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公开(公告)号：CN114734869B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210236820.5
申请日：2022-03-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的燃料电池汽车异常运行识别方法，本方法从大数据的角度，对燃料电池汽车的历史行驶数据进行分析，以燃料电池汽车行驶特性为出发点，使用时间、氢气最高压力作为指标，对车辆行驶片段进行切分，同时对车辆连续行驶片段的氢气最高压力值进行线性拟合，得到该连续行驶片段中氢气压力变化斜率，以此判断燃料电池汽车运行是否异常。本方法可以精确判断识别燃料电池汽车的运行情况，对政府、主机厂及运营企业清楚地把握燃料电池汽车的运行情况有较大帮助。同时，本方法具有简便、计算量小、可操作性强以及工程应用前景广阔的特点，对燃料电池汽车的示范运行的进一步标准化与规范化具有积极意义。
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公开(公告)号：CN114509678B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210125945.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/385
摘要： 本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于大数据的动力电池热失控预测方法，本发明利用新能源汽车大数据，对检测车辆PACK内所有单体的端电压保持长期采集，数据进行清洗处理后，建立一维线性数学模型，根据数学模型计算获得所有单体拟合曲线的当前值集合和斜率值集合。用当前值评估内短路的严重程度，用斜率是来评估其内短路的变化速率。依据严重程度和变化速率评估因内短路引发动力电池热失控的风险。为实现计算机的自动识别，本方案提出获得所有装车的同款电芯的当前值集合和斜率值集合。在获得所有电芯当前值和斜率值后，利用离群算法筛选有较大风险发生热失控的电芯，并判断该电芯所归属的车辆有发生热失控的风险。
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公开(公告)号：CN114509678A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210125945.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/385
摘要： 本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于大数据的动力电池热失控预测方法，本发明利用新能源汽车大数据，对检测车辆PACK内所有单体的端电压保持长期采集，数据进行清洗处理后，建立一维线性数学模型，根据数学模型计算获得所有单体拟合曲线的当前值集合和斜率值集合。用当前值评估内短路的严重程度，用斜率是来评估其内短路的变化速率。依据严重程度和变化速率评估因内短路引发动力电池热失控的风险。为实现计算机的自动识别，本方案提出获得所有装车的同款电芯的当前值集合和斜率值集合。在获得所有电芯当前值和斜率值后，利用离群算法筛选有较大风险发生热失控的电芯，并判断该电芯所归属的车辆有发生热失控的风险。
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公开(公告)号：CN114734849B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210227674.X
申请日：2022-03-08
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于车辆数据判断无效桩的方法，通过结合车联网平台的车辆数据与充电站充电数据，利用大数据分析确定车辆充电习惯，即可初步判断该充电站是否存在无效桩。本方案可解决针对坏桩、占位桩以及因道路堵塞等问题造成的无效桩识别，且本方案无需建立新的硬件架构，基于当前已有的车联网平台和充电站充电数据，即可实现无效桩识别的目的；成本低，准确性高，具有较高的实际应用价值，有利于推动新能源汽车的高速发展，提升了充电站的智能化水平和新能源车主的充电体验。
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公开(公告)号：CN114742574A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210207810.9
申请日：2022-03-03
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于贝叶斯回归算法的新能源汽车市场成熟度预测方法，基于贝叶斯回归模型，使用私人乘用电动汽车的运行大数据，选定具有市场特征强的因子，包括私人电动乘用车增量占比，私人电动乘用车增速水平，私人电动乘用车车桩配比，公共充电设施覆盖率，私人电动乘用车活跃率，构造成熟度评价模型，并结合市场渗透率进行交叉验证，为私人乘用电动汽车市场成熟度实现准确预测，为制定差异化的营销策略提供支撑。
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公开(公告)号：CN114734869A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210236820.5
申请日：2022-03-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的燃料电池汽车异常运行识别方法，本方法从大数据的角度，对燃料电池汽车的历史行驶数据进行分析，以燃料电池汽车行驶特性为出发点，使用时间、氢气最高压力作为指标，对车辆行驶片段进行切分，同时对车辆连续行驶片段的氢气最高压力值进行线性拟合，得到该连续行驶片段中氢气压力变化斜率，以此判断燃料电池汽车运行是否异常。本方法可以精确判断识别燃料电池汽车的运行情况，对政府、主机厂及运营企业清楚地把握燃料电池汽车的运行情况有较大帮助。同时，本方法具有简便、计算量小、可操作性强以及工程应用前景广阔的特点，对燃料电池汽车的示范运行的进一步标准化与规范化具有积极意义。
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公开(公告)号：CN114734849A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210227674.X
申请日：2022-03-08
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于车辆数据判断无效桩的方法，通过结合车联网平台的车辆数据与充电站充电数据，利用大数据分析确定车辆充电习惯，即可初步判断该充电站是否存在无效桩。本方案可解决针对坏桩、占位桩以及因道路堵塞等问题造成的无效桩识别，且本方案无需建立新的硬件架构，基于当前已有的车联网平台和充电站充电数据，即可实现无效桩识别的目的；成本低，准确性高，具有较高的实际应用价值，有利于推动新能源汽车的高速发展，提升了充电站的智能化水平和新能源车主的充电体验。
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