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公开(公告)号：CN117708098A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161013.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G01R31/367
Abstract: 本申请涉及电池诊断技术领域，具体提供一种电池故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质，其中，电池故障诊断方法包括:对基础表记录的车辆日常运行数据进行划分处理，以形成若干个数据片段；基于目标统计项聚合数据片段以得到事件，并基于事件生成第一事件表，其中，事件的数量与数据片段的数量相同；筛选出第一事件表中不满足预设条件的事件，得到第二事件表；基于基础表、第二事件表和孪生诊断策略生成故障确认表，其中，故障确认表包括若干个故障点；基于基础表获取故障点的快照数据；当接收到故障排查请求时，基于故障排查请求携带的目标故障点名称查询目标故障点的快照数据。本申请能够提高电池故障诊断的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117574788A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410065912.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F119/04
Abstract: 本申请提供一种基于多尺度建模的电池健康度预测方法及装置，该方法包括：获取待检测车辆的实时电池老化特征；获取预训练数据集中的历史电池老化特征；基于预设的DTW算法和历史电池老化特征，在预训练数据集中确定与实时电池老化特征相对应的电池SOH目标值；将实时电池老化特征输入至预设的电池健康度预测模型中进行预测，得到电池SOH预测值；基于电池SOH目标值和电池SOH预测值，判断电池健康度预测模型是否适用；当电池健康度预测模型适用时，将电池SOH预测值确定为电池SOH预测结果。可见，该方法及装置能够提高电池健康状态的评估精度和评估效率。
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公开(公告)号：CN116821795A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310779536.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F18/241 , B60L3/00 , G06F18/10 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本公开实施例提供一种故障报警信号的校验方法、装置、存储介质及电子设备，所述校验方法包括将待校验的信号数据进行拆分并获取故障报警列表；对所述故障报警列表对应的报警数据片段进行分组；将分组后的所述报警数据片段输入对应的校验模型中，获取所述报警数据片段对应故障的辅助判断标识；对所述辅助判断标识的真实性进行判断，将所述辅助判断标识为真的所述报警数据片段进行等级划分以获取故障处理等级。本公开有利于用户判断动力电池相关报警的真实性和严重性，对辅助判断标识为真的报警数据片段进行故障处理等级的划分，方便确定处理优先级；另外，相应的数据可以进行进一步地聚合统计，以便后续对于校验方法、相关的系统等进行优化处理。
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公开(公告)号：CN116756421A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310678907.2
申请日：2023-06-08
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06Q50/30 , B60L53/80
Abstract: 本发明公开了一种运营车辆换电决策方法、系统、车辆及存储介质，其中，运营车辆换电决策方法包括：响应于运营车辆满足预设换电条件，确定运营车辆的当前可选策略集合，其中，当前可选策略集合中包括多种运营车辆当前可选的换电策略；根据当前可选策略集合，确定时间参数集合；根据时间参数集合，利用策略推荐模型，确定满意度集合，其中，满意度集合中包括多个满意度，策略推荐模型包括时间参数与满意度的对应关系，策略推荐模型基于运营车辆的历史换电数据训练得到；根据满意度集合，确定目标换电策略。本发明解决了运营车辆去换电站进行更换动力电池时，经常发生拥堵，进而导致驾驶员换电体验差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116681213A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310753609.5
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种推荐充电站的方法及车辆。其中，该方法包括：在充电站推荐功能开启的情况下，基于车辆对应的实时位置和实时道路信息确定第一标识集合；利用第一标识集合对应的充电站运营信息，确定第二标识集合，其中，第二标识集合包括多个第二充电站的标识，多个第二充电站为多个第一充电站中充电准备耗时满足目标条件的部分或全部充电站，充电准备耗时包括预计抵达耗时和预计等待耗时；基于充电站评分规则和第二标识集合，对多个第二充电站进行评分筛选，得到第三标识集合；在车辆对应的目标显示设备上显示第三标识集合。本发明解决了相关技术提供的推荐充电站的方法其效率低、与目标车辆的适配性差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN119247182A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411277925.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本申请提供了一种电池健康状态评估方法、系统、设备及可读存储介质，其中，所述边缘计算模块基于等效电路模型特征参数计算算法确定出动力电池的等效电路模型的特征参数；所述边缘计算模块基于所述动力电池的上电电压值和上电SOC剩余容量生成电池SOC‑OCV曲线；所述云端服务器根据所述等效电路模型的特征参数和所述电池SOC‑OCV曲线确定出所述动力电池的SOH实际容量百分比。采用上述方法，以提高电池健康状态的评估准确性，实现对电池健康状态进行准确有效的评估。
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公开(公告)号：CN118362906B
公开(公告)日：2024-10-29
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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