本技術(shù)涉及電池，特別是涉及一種電池異常預警方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著電動車輛的發(fā)展，電動車輛在乘用車市場中的占比越來越高，因此，電動車輛的安全性更加受到市場的關(guān)注。電動車輛中的動力電池由于內(nèi)短路造成的熱失控是電動車輛主要的安全隱患之一，由于熱失控往往是在短時間內(nèi)突發(fā)，在發(fā)生之前幾乎沒有任何明顯特征，因此，對動力電池的熱失控及時進行預警變得尤為重要。

2、目前，對動力電池的熱失控進行預警的準確性不高。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種準確性更高的電池異常預警方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種電池異常預警方法，方法包括：

3、獲取車輛在目標充電周期內(nèi)的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，目標充電周期包括多次充電過程；

4、將電池狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至第一預設(shè)模型，得到多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)用于表征車輛在目標充電周期內(nèi)各次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征；

5、將多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入至第二預設(shè)模型，得到第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)用于表征車輛在目標充電周期內(nèi)多次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征；

6、根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，確定車輛的電池異常預警結(jié)果。

7、在其中一個實施例中，將電池狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至第一預設(shè)模型，得到多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，包括：

8、根據(jù)電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定車輛各次充電過程對應(yīng)的第一電池狀態(tài)數(shù)據(jù)；

9、從第一電池狀態(tài)數(shù)據(jù)中確定電池激勵數(shù)據(jù)和電池響應(yīng)數(shù)據(jù)，電池激勵數(shù)據(jù)用于表征電池在充電過程中的外部環(huán)境數(shù)據(jù)或者外部輸入數(shù)據(jù)，電池響應(yīng)數(shù)據(jù)用于表征電池在外部環(huán)境數(shù)據(jù)或者外部輸入數(shù)據(jù)的影響下，電池的響應(yīng)數(shù)據(jù)；

10、將電池激勵數(shù)據(jù)以及電池響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入第一預設(shè)模型，得到第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)。

11、在其中一個實施例中，第一預設(shè)模型包括系統(tǒng)編碼器和系統(tǒng)解碼器，將電池激勵數(shù)據(jù)和電池響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入第一預設(shè)模型，得到第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，包括：

12、將電池激勵數(shù)據(jù)以及電池響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)編碼器，得到第一編碼數(shù)據(jù)；

13、將第一編碼數(shù)據(jù)以及電池激勵數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)解碼器，得到第一響應(yīng)數(shù)據(jù)；

14、根據(jù)第一響應(yīng)數(shù)據(jù)以及電池響應(yīng)數(shù)據(jù)，確定第一誤差數(shù)據(jù)；

15、根據(jù)第一編碼數(shù)據(jù)以及第一誤差數(shù)據(jù)，得到第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)。

16、在其中一個實施例中，第二預設(shè)模型包括時序編碼器和時序解碼器，將多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入至第二預設(shè)模型，得到車輛的第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，包括：

17、將多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)根據(jù)時間進行拼接處理，得到第一時序數(shù)據(jù)；

18、將第一時序數(shù)據(jù)輸入時序編碼器，得到第二編碼數(shù)據(jù)；

19、將第二編碼數(shù)據(jù)輸入時序解碼器，得到第二解碼數(shù)據(jù)；

20、根據(jù)第二解碼數(shù)據(jù)以及第一時序數(shù)據(jù)，確定第二誤差數(shù)據(jù)；

21、將第二編碼數(shù)據(jù)以及第二誤差數(shù)據(jù)作為第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)。

22、在其中一個實施例中，根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，確定車輛的電池異常預警結(jié)果，包括：

23、將第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入第三預設(shè)模型，根據(jù)第三預設(shè)模型的輸出結(jié)果確定電池異常預警結(jié)果，第三預設(shè)模型是根據(jù)樣本車輛的第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)訓練得到的，樣本車輛包括存在電池異常的車輛。

24、在其中一個實施例中，根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，確定車輛的電池異常預警結(jié)果，包括：

25、根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)中的第二誤差數(shù)據(jù)以及電池異常預警閾值，確定電池異常預警結(jié)果；

26、其中，電池異常預警閾值是根據(jù)樣本車輛的第二誤差數(shù)據(jù)的均值與標準差計算得到的，樣本車輛不包括存在電池異常的車輛。

27、在其中一個實施例中，第一預設(shè)模型的訓練過程包括：

28、獲取樣本車輛的樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)確定樣本車輛各次充電過程對應(yīng)的第二電池狀態(tài)數(shù)據(jù)；

29、從第二電池狀態(tài)數(shù)據(jù)中確定樣本電池激勵數(shù)據(jù)和樣本電池響應(yīng)數(shù)據(jù)；

30、將樣本電池激勵數(shù)據(jù)和樣本電池響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入初始系統(tǒng)編碼器，得到第一樣本編碼數(shù)據(jù)；

31、將第一樣本編碼數(shù)據(jù)和樣本電池激勵數(shù)據(jù)輸入初始系統(tǒng)解碼器，得到第一樣本解碼數(shù)據(jù)；

32、根據(jù)第一樣本解碼數(shù)據(jù)以及樣本電池響應(yīng)數(shù)據(jù)，計算第一樣本誤差數(shù)據(jù)；

33、根據(jù)第一樣本誤差數(shù)據(jù)對初始系統(tǒng)編碼器和初始系統(tǒng)解碼器進行訓練，得到系統(tǒng)編碼器和系統(tǒng)解碼器。

34、在其中一個實施例中，第二預設(shè)模型的訓練過程包括：

35、根據(jù)第一樣本編碼數(shù)據(jù)以及第一樣本誤差數(shù)據(jù)，得到樣本狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；

36、將樣本狀態(tài)特征數(shù)據(jù)根據(jù)時間進行拼接處理，得到第二時序數(shù)據(jù)；

37、將第二時序數(shù)據(jù)輸入初始時序編碼器，得到第二樣本編碼數(shù)據(jù)；

38、將第二樣本編碼數(shù)據(jù)輸入初始時序解碼器，得到第二樣本解碼數(shù)據(jù)；

39、根據(jù)第二樣本解碼數(shù)據(jù)以及第二時序數(shù)據(jù)，確定第二樣本誤差數(shù)據(jù)；

40、根據(jù)第二樣本誤差數(shù)據(jù)對初始時序編碼器和初始時序解碼器進行訓練，得到時序編碼器和時序解碼器。

41、第二方面，本技術(shù)還提供了一種電池異常預警裝置，裝置包括：

42、獲取模塊，用于獲取車輛在目標充電周期內(nèi)的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，目標充電周期包括多次充電過程；

43、第一輸入模塊，用于將電池狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至第一預設(shè)模型，得到多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)用于表征車輛在目標充電周期內(nèi)各次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征；

44、第二輸入模塊，用于將多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入至第二預設(shè)模型，得到第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)用于表征車輛在目標充電周期內(nèi)多次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征；

45、確定模塊，用于根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，確定車輛的電池異常預警結(jié)果。

46、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面任一所述的電池異常預警方法。

47、第四方面，本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面任一所述的電池異常預警方法。

48、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面任一所述的電池異常預警方法。

49、上述電池異常預警方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，首先，獲取車輛在目標充電周期內(nèi)的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，目標充電周期包括多次充電過程，然后，將電池狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至第一預設(shè)模型，得到多個用于表征車輛各次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)的第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，接著，將多個第一狀態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入至第二預設(shè)模型，得到用于表征車輛目標充電周期內(nèi)多次充電過程對應(yīng)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，最后，根據(jù)第二狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，確定車輛的電池異常預警結(jié)果。這樣，在對車輛的電池異常進行預警時，通過第一預設(shè)模型對電池的單次充電過程進行分析，通過第二預設(shè)模型對電池的多次充電過程進行分析，同時考慮了電池的短周期和長周期的充電過程的數(shù)據(jù)，既能發(fā)現(xiàn)電池運行短周期的異常情況，也能發(fā)現(xiàn)長周期的變化情況，從而得到的電池異常預警結(jié)果更準確。