电池|新能源客车磷酸铁锂电池系统容量不均衡程度大数据分析及应用( 二 )
1.从参数采集数据库筛选出能够用于程序分析的电池数据
因为大数据分析针对的是具体运行的车辆 ， 所以以车型类别为基础 ， 给出数据条件 ， 如：车型型号=“XMQ6*********4” ， 可以得出以下相关信息：
电池类型=磷酸铁锂；
电池组规格/型号=L***C01:011 ， L***D01:012 ， L***B01:010；
电池单体型号=M****7
电箱组合方式=5箱串联 ， 1箱L***C01（每箱36个M****7串联）,3箱L***D01（每箱33个M****7串联） ， 1箱L***B01（每箱24个M****7串联）串联；
电池的布置形式=整车行李舱中部与后部；
上述参数的用途：因为不同位置的电池温度差异比较大 ， 会直接影响电池的工作状态 ， 所以布置形式可用于电池保养时分析不均衡原因 ， 为车辆使用方提供参考 ， 见图5 。
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当电池类型=磷酸铁锂 ， 可以启动系统中的不均衡分析策略 ， 对此车充电时的最高和最低电压单体各个时刻的电压和各自的电量进行采集 ， 采集的数据密度越高 ， 分析的结果越准 。
2.对采集数据的处理
（1）采集数据的规整处理
因为现有电池电压传感器的精度为5毫伏 ， 加上远距离传输的信号失真 ， 会严重影响数据分析的准确程度 ， 所以采集来的原始数据呈现出不规则的噪声波动 ， 见图6中最高和最低两个电芯的两组电压-电量散点 。
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因为单体电量按照固定的时间间隔采集时 ， 使用的是安时积分方法 ， 所以充电状态下的电量 ， 呈现出线性递增的状态 ， 利用电量的线性递增特性可以修正电压的信噪波动 。 因为在充电过程中 ， 电压的升高必定伴随着电量的增大 ， 因此对电压参数进行单独排序后对应到相应时刻电量上可以修正原始数据的无规律反复波动 ， 可以看到图7中排序后的点在规整后依然贴合原始采样数据曲线 ， 保证了数据特征不丢失 。
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（2）对数据的曲线拟合
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（3）大数据分析结果的计算及输出
得到需要评估电芯的电压表征点后 ， 求作为此电池系统标准电芯的最高电压电芯和最低电压电芯各自的电压表征点电压的差值 ， 即前文原理部分所述的电压△V ， 通过被分析系统标准电芯的电压-电量曲线 ， 可以映射出低电压电芯的不均衡电量△Q ， 最后计算△Q/Q百分比值作为评估电量不均衡程度的精确参数值 ， Q为标准电芯满充电量 。
（4）大数据分析的计算资源考量
在实际的大数据分析应用中 ， 考虑到计算资源的节约问题 ， 会直接对图8的电压-电量拟合折线的最后一段的斜率进行计算 ， 因为严重欠压的电池电芯在充电截止的时刻还处于电量急剧攀升的阶段 ， 因此这一段电压-电量的斜率比正常充电至最后电量的电芯高很多 ， 可以判断有很大的概率需要进行均衡维护 ， 这样在大数据初算阶段就可以得出有价值的评估信息 。 在需要权衡售后维护成本时 ， 再计算△Q/Q的具体数值 ， 进一步量化分析系统的不均衡程度 。
对磷酸铁锂电池系统不均衡程度的多维数据挖掘
依据概率统计 ， 可以发现前文中提到的“XMQ6*********4”车型位于电池箱夹层的电芯不均衡程度明显增大 ， 结合前文图5中调出的电池布置信息 ， 可以推断出因为中部电池箱散热不方便 ， 工作温度高于同车其他位置的电池箱 ， 长期在高温下工作的电芯损耗大于其他位置的电芯 ， 造成了整车电量不均衡的情况 。
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