(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110476497.4 (22)申请日 2021.04.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113173104 A (43)申请公布日 2021.07.27 (73)专利权人 浙江吉利控股集团有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区江陵路 1760号 专利权人 吉利汽车研究院 （宁波） 有限公司 (72)发明人 段鹏　霍艳红　张俊杰　王芳芳　 翟一明　陈玉星　岳翔　陶雷　 邵晶晶　刘刚　潘福中　牛亚琪　 (74)专利代理 机构 台州市方圆专利事务所(普 通合伙) 33107 专利代理师 陕向辉(51)Int.Cl. B60L 58/10(2019.01) B60L 3/00(2019.01) G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) H01M 10/42(2006.01) H01M 10/48(2006.01) 审查员 赵学林 (54)发明名称 一种新能源车辆动力电池预警方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种新能源车辆动力电池预警 方法及系统， 涉及车辆预警领域， 本发明解决的 技术问题是如何提高新能源车辆动力电池安全 预警的准确性， 本方法包括以下步骤获取与大数 据平台连接的车辆的动力电池安全相关数据， 对 上述动力电池安全相关数据进行筛选得到包括 动力电池温度相关、 动力电池电压相关以及动力 电池绝缘电阻相关的数据,将 筛选后的数据进行 神经网络训练建立车辆动力电池安全 预测模型， 建立模型后获取与大数据平台连接的车辆的当 前动力电池安全相关数据， 并代入 车辆动力电池 安全预测模 型后输出安全预警结果， 本方法建立 车辆动力电池安全预测模型可以准确得出预警 的结果， 从而提高新能源车辆动力电池安全预警 的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 113173104 B 2022.11.22 CN 113173104 B 1.一种新能源车辆动力电池预警方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 获取与大 数据平台(3)连接的车辆的动力电池安全相关数据； 对上述动力电池安全相关数据进行筛选得到包括动力电池温度相关、 动力电池电压相 关以及动力电池绝缘电阻相关的数据,将筛选后的数据进 行神经网络训练建立车辆动力电 池安全预测模型； 建立车辆动力电池安全预测模型包括建立动力电池温度 预测模型， 建立动力电池温度 预测模型步骤包括将动力电池温度相关数据通过预设算法输出的温度预测 值与参考温度 对比， 当温度预测值与参考温度的差值不大于预设误差值时建立动力电池温度预测模型， 当温度预测 值与参考温度的差值大于预设误差值时调整权重与偏置直到温度预测 值与参 考温度的差值 不大于预设误差值， 动力电池温度预测模型为 其中y1为温度实时预测值， j＝1 …m， m为隐藏层 节点数， i＝1 …n， n为输入数据特征数， xi为动力电池温度输入参数， 为隐藏层权重参 数， 为隐藏层偏置， 为输出层权 重参数， b0为输出层偏置， fH为激活函数； 建立模型后获取与大数据平台(3)连接的车辆的当前动力电池安全相关数据， 并代入 车辆动力电池安全预测模型后输出安全预警结果。 2.根据权利要求1所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 上述筛选步骤包 括对上述动力电池安全相关数据进行清洗， 去除异常数据和空数据， 对清洗后的动力电池 安全相关数据进 行相关性分析得到包括动力电池温度相关、 动力电池电压相关以及动力电 池绝缘电阻相关的数据。 3.根据权利要求2所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 所述相关性分析 包括选取皮尔逊相关系数 大于预设系数值的动力电池安全相关数据。 4.根据权利要求3所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 上述建立车辆动 力电池安全预测模型还 包括建立动力电池电压预测模型以及动力电池绝 缘电阻预测模型。 5.根据权利要求4所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 上述建立动力电 池电压预测模型步骤包括将动力电池电压相关数据通过预设算法输出的预测电压与参考 电压对比， 当预测电压与参考电压的差值不大于预设误差值时建立动力电池电压预测模 型， 当预测电压与参考电压的差值大于预设误差值时调整权重与偏置直到预测电压与参考 电压的差值 不大于预设误差值， 动力电池电压预测模型为 其中y2为电压实时预测值， j＝1 …m， m为隐藏层 节点数， i＝1 …n， n为输入数据特征数， ui为动力电池电压输入参数， 为隐藏层权重参 数， 为隐藏层偏置， 为输出层权 重参数， b0为输出层偏置， fH为激活函数。 6.根据权利要求5所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 上述建立动力电 池绝缘电阻预测模型步骤包括将动力电池绝缘电阻相关数据通过预设算法输出的绝缘电 阻预测值与参考绝缘电阻对比， 当绝缘电阻预测值与参考绝缘电阻的差值不大于预设误差 值时建立动力电池绝缘电阻预测模型， 当绝缘电阻预测值与参考绝缘电阻的差值大于预设权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113173104 B 2误差值时调整权重与偏置直到绝缘电阻预测值与参考绝缘电阻的差值不大于预设误差值， 动力电池绝缘电阻预测模型包括 其中y3为绝缘 电阻实时预测值， j＝1 …m， m为隐藏层节点数， i＝1 …n， n为输入数据特征数， ri为动力电池 绝缘电阻输入参数， 为隐藏层权重参数， 为隐藏层偏置， 为输出层权重参数， b0为 输出层偏置， fH为激活函数。 7.根据权利要求6所述的新能源车辆动力电池预警方法， 其特征在于， 上述输出安全预 警结果步骤包括当得出y1时， 将y1与预设 的动力电池工作 允许最大温度yk对比， 当y1大于 yk时输出动力电池温度预警， 当得出y2时， 将y2与预设 的动力电池工作 允许最大电压yu对 比， 当y2大于 yu时输出动力电池电压预警， 当得出y3时， 将y3与预设的动力电池工作允许最 大绝缘电阻yr对比， 当y3大于yr时输出动力电池绝 缘电阻预警。 8.根据权利要求1至7任意一项权利要求所述的新 能源车辆动力电池预警方法， 其特征 在于， 所述动力电池温度相关数据包括动力电池绝缘电阻、 动力电池电压， 所述动力电池电 压相关数据包括动力电池温度或动力电池电流， 所述动力电池绝缘电阻相关数据包括动力 电池电压或动力电池电流。 9.一种新 能源车辆动力电池预警系统， 包括与 车辆连接并能够获取车辆上的数据的大 数据平台(3)， 其特征在于， 新能源 车辆动力电池预警系统还包括用于采集动力电池安全相 关数据的采集模块(1)以及设置在车辆上用于接收采集模块(1)输出的数据的控制单元 (2)， 所述采集模块(1)与控制单元(2)连接， 所述控制单元(2)与大数据平台(3)无线连接， 大数据平台(3)用于接收与其连接的车辆的控制单元(2)输出的车辆的动力电池安全相关 数据， 并对接 收到的数据筛选得到包括动力电池温度相关、 动力电池电压相关以及动力电 池绝缘电阻相关的数据， 对筛选后的数据进 行神经网络训练建立车辆动力电池安全预测模 型， 建立车辆动力电池安全预测模型包括建立动力电池温度预测模型， 建立动力电池温度 预测模型步骤包括将动力电池温度相关数据通过预设算法输出的温度预测 值与参考温度 对比， 当温度预测值与参考温度的差值不大于预设误差值时建立动力电池温度预测模型， 当温度预测 值与参考温度的差值大于预设误差值时调整权重与偏置直到温度预测 值与参 考温度的差值 不大于预设误差值， 动力电池温度预测模型为 其中y1为温度实时预测值， j＝1 …m， m为隐藏层 节点数， i＝1 …n， n为输入数据特征数， xi为动力电池温度输入参数， 为隐藏层权重参 数， 为隐藏层偏置， 为输出层权重参数， b0为输出层偏置， fH为激活函数； 大数据平台 (3)还用于在建立模型后获取与其连接的车辆的当前动力电池安全相关数据， 代入车辆动 力电池安全预测模型后输出安全预警结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113173104 B 3