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公开(公告)号：CN118362906A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410790239.7
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/15
Abstract: 本申请提供了一种电池状态参数的预测方法、装置、电子设备及存储介质，分别对历史放电数据和实时监测数据进行数据处理，确定出待预测电池的历史SOH关联数据和电池特征数据；利用历史SOH关联数据，通过双层预测框架中的自回归模型，确定待预测电池在特定预测时间段内的SOH预测序列；基于电池特征数据和SOH预测序列，利用双层预测框架中的机器学习预测模型，确定待预测电池在特定预测时间点上的预测SOH数据。这样，便可借助于整合了自回归模型和机器学习预测模型的双层预测框架，通过捕捉电池性能随时间动态变化的特性，实现待预测电池在特定预测时间点上的预测SOH数据的预测，以此，还可进一步提高预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118226282A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410658991.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , B60L3/00 , B60L58/12
Abstract: 本申请提供电池SOC跳变异常的确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于汽车动力电池技术领域，基于车端实时上传的车辆运行信息以及车辆电池信息，结合预先构建的电池SOC跳变场景数据库以及电池SOC跳变特征数据库，检测车辆电池是否处于SOC跳变异常的情况，以及处于SOC跳变异常的目标异常场景，并确定车辆电池的SOC跳变异常类型。这样，在云端接收到车端发送的车辆运行信息以及车辆电池信息后，及时通过预先建立的电池SOC跳变场景数据库以及电池SOC跳变特征数据库，对车辆电池的SOC跳变异常的目标异常场景进行确定，并有针对性地针对于目标异常场景确定车辆电池的SOC跳变异常类型，有助于提升对于SOC跳变类型判断的效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN117416361A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311423870.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为识别方法、存储介质以及车辆。其中，该方法包括：对车辆的行驶数据进行特征提取，得到车辆的加速度变化趋势、功率变化趋势、以及车辆电池的温度变化趋势，其中，行驶数据至少包含车辆在行驶过程中的速度信息、电池包信息；对加速度变化趋势和功率变化趋势进行分析，确定车辆在行驶过程中的急加速时间窗口；对温度变化趋势进行分析，确定电池的急速温升窗口；对急加速时间窗口和急速温升窗口进行重叠分析，判断急加速时间窗口内是否存在目标驾驶行为。本发明解决了对车辆驾驶行为的识别准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118011253A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311813113.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/367
Abstract: 本申请提供了一种电池短路故障的诊断方法、装置、电子设备及存储介质，分别根据待诊断电池的当前采样时间点、第一采样窗口的窗长以及第二采样窗口的窗长，划分出第一采样时间点和第二采样时间点；通过估计待诊断电池在每个第一采样时间点上的开路电压与标定电压值之间的误差，确定待诊断电池在当前采样时间点上的OCV特征参数；通过估计待诊断电池在每个第二采样时间点上的实际SOC值和估计SOC值之间的误差，确定待诊断电池在当前采样时间点上的SOC特征参数；利用OCV特征参数和SOC特征参数，在OCV特征维度和SOC特征维度等两个特征维度上，实现待诊断电池是否处于短路故障状态的诊断，可保证诊断结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117574984A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064130.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/06 , G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本申请提供一种容量保持率判断模型的训练、应用方法、装置及存储介质，涉及车辆技术领域。该方法包括获取目标电池的多个原始数据集；其中，每个原始数据集均包括目标电池在满足第一静置时长条件下的下述参数：目标电池的使用时间、使用里程、静置时间、以及静置温度的参数信息、目标电池的容量保持率；根据多个原始数据集，构建训练样本集；将训练样本集代入预设神经网络模型，训练获取电池容量保持率判断模型，电池容量保持率判断模型用于根据电池数据确定电池容量保持率。用本申请的模型训练方法得到的电池容量保持率判断模型，可以自动确定电池容量保持率，提高了获取电池容量保持率的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116859263A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310778574.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/382 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种动力电池的健康状态估计方法、装置及车辆。其中，该方法包括：获取动力电池的电池状态参数和目标关系曲线，其中，目标关系曲线用于表示历史电池容量衰减与历史车辆里程之间的关系；基于电池状态参数和目标关系曲线对动力电池进行容量估计，得到动力电池的初始容量估计值；根据初始容量估计值确定动力电池的当前容量估计值；基于当前容量估计值和额定容量估计值估计动力电池的健康状态。本发明解决了相关技术中动力电池的健康状态估计的准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116718925A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310753590.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种预测电池健康度的方法、装置及车辆。其中，该方法包括：基于第一曲线对至少一条第二曲线进行空间变换，得到至少一个种子数据点，其中，第一曲线为记录待预测电池的容量相对于循环数的曲线，至少一条第二曲线为记录至少一个参照电池的容量相对于循环数的曲线；基于至少一条第二曲线对至少一个种子数据点进行数据扩容处理，得到至少一条第三曲线；对第一曲线和至少一条第三曲线进行相似度分析，从至少一条第三曲线中确定目标参照曲线；利用第一曲线和目标参照曲线进行残差时序预测，确定预测结果。本发明解决了相关技术提供的预测电池健康的方法其效率低、准确度低、鲁棒性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119272197A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411407135.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G01K13/00 , G01K1/02 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种动力电池温度异常的检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取电动汽车内的温度传感器检测到的动力电池的当前实际温度值，并将目标运行数据输入到预先训练好的温度预测模型中，得到针对于所述温度传感器的当前预测温度值；基于所述温度传感器对应的权重因子，对所述当前预测温度值与所述当前实际温度值之间的差异进行修正，得到目标预测差异；通过滑动窗口算法实时获取在历史时间段内的多个历史预测温度值与多个历史实际温度值并计算均方误差，根据所述目标预测差异和所述均方误差判断所述动力电池是否存在温度异常。通过所述方法及装置，提升了动力电池温度异常检测的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN119170981A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411109176.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: H01M50/244 , H01M50/289 , H01M50/249 , H01M50/242
Abstract: 本发明提供一种电池包，涉及电池技术领域。电池包包括下箱体、电池模组和限位机构，所述限位机构固定在所述下箱体的内侧壁上，所述限位机构围设出限位通道，所述限位通道沿第一方向延伸，所述限位通道在所述第一方向上的尺寸大于所述电池模组在所述第一方向上的尺寸；所述电池模组的部分位于所述限位通道内，并且所述电池模组的部分能够沿所述限位通道滑动。在电池包的底部受到高障碍物撞击时，下箱体的底部向电池模组所在侧凸出形变，以对电池模组施力，使得电池模组向上移动，电池模组的部分沿限位通道滑动。通过电池模组的移动，能够吸收电池模组所受的力，电池模组的受力减小，降低了电池模组中的电芯损坏风险，降低了电池包起火的风险。
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公开(公告)号：CN118294818B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410719226.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/00 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/084 , B60L3/12 , B60L53/00 , B60L58/12
Abstract: 本申请实施例提供一种模型训练方法、剩余充电时间估算方法、装置及电子设备，涉及充电估算技术领域。模型训练方法方法包括：收集车辆的历史充电数据；对电池的整体充电过程划分为多个充电路径，并基于所述历史充电数据按照划分的充电路径进行特征提取，整理得到每一充电路径的充电样本数据；利用各个充电路径的充电样本数据对预设的时间估算模型进行训练，得到训练好的剩余充电时间估算模型。本申请实施例通过对整体充电过程划分为多个充电路径的叠加，从而能够动态计算每一充电路径的充电时间，提高了剩余充电时间的估算准确性。
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