锂电池热失控预警系统及方法与流程

本发明涉及热失控预警，尤其涉及锂电池热失控预警系统及方法。

背景技术：

1、热失控预警技术领域是一项专注于电化学能源存储系统安全管理的技术。热失控是指电池内部发生的一系列放热反应自我加速的过程，可能导致电池温度失控上升，从而引发热失控事件，包括火灾和爆炸。该领域旨在识别并预防锂电池过热导致的安全风险。

2、其中，锂电池热失控预警系统是专门用于监控锂电池状态，提前识别热失控风险并采取预防措施的技术系统。其目的是通过早期检测可能导致电池过热的异常状态，从而防止热失控事件的发生，保护电池系统的安全，防止财产损失和人员伤害。该系统旨在达到高效率的风险预警，实时性的状态监测，以及快速的安全响应能力，以最大限度地减少电池热失控带来的潜在风险。

3、传统系统依赖于简单的监测和预警机制，缺乏对复杂数据的深度分析和综合利用能力，导致无法准确预测和识别潜在的热失控风险，以及缺乏系统性的风险评估和应急响应策略，使得在面对电池热失控潜在风险时反应不及时或措施不准确。这种技术和方法上的不足，增加了热失控事件发生的风险，导致电池性能下降、使用寿命缩短甚至安全事故，给用户和环境带来潜在的危害。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的锂电池热失控预警系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：锂电池热失控预警系统包括状态监测模块、异常识别模块、行为分析模块、决策支持模块、预警信号发生模块、风险评估模块、应急响应模块；

3、所述状态监测模块基于实时监控数据，采用时间序列分析方法，分析温度趋势，采用孤立森林算法对电压进行异常点检测，再利用快速傅里叶变换，分析电流频率特性，识别不规则波动，生成状态指标记录；

4、所述异常识别模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析状态指标的多维数据空间，识别与历史异常模式关联的新模式，生成确定的异常模式；

5、所述行为分析模块基于确定的异常模式，采用因果关系分析方法，确定异常发生的潜在原因，采用系统动力学模型，评估异常模式对电池性能的潜在影响，生成行为解析记录；

6、所述决策支持模块基于行为解析记录，采用多准则决策分析，分析差异化响应策略的效果，选择最优预警级别和响应措施，生成决策计划；

7、所述预警信号发生模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，对信号强度和形式进行调整，并匹配差异化级别的预警需求，生成差异化预警信号；

8、所述风险评估模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，进行风险概率分布模拟，量化风险等级，评估潜在的影响范围和严重程度，生成风险评级记录；

9、所述应急响应模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用pid控制器，调整充放电策略或激活冷却措施的参数设置，匹配监测数据的变化，最小化潜在风险，生成应急措施。

10、作为本发明的进一步方案，所述状态指标记录包括温度变化趋势数据、电压异常指标、电流频率波动特征，所述确定的异常模式包括新识别的温度异常模式、电压突变事件、非正常电流波动模式，所述行为解析记录包括异常起因分析结果、异常对电池性能影响的预测，所述风险评级记录包括风险发生概率的计算结果、影响程度的评估结果、风险等级的分类。

11、作为本发明的进一步方案，所述状态监测模块包括温度监测子模块、电压监测子模块、电流监测子模块；

12、所述温度监测子模块基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对电池温度数据进行时间序列分析，识别温度变化的周期性和随机性模式，生成温度趋势分析结果；

13、所述电压监测子模块基于温度趋势分析结果，采用孤立森林算法，对温度调整后的电压数据进行异常点分析，识别不符合正常运行模式的电压突变，生成电压异常检测结果；

14、所述电流监测子模块基于电压异常检测结果，应用快速傅里叶变换，对电流信号进行频域分析，识别电流中的异常频率成分和不规则波动，生成状态指标记录。

15、作为本发明的进一步方案，所述异常识别模块包括模式学习子模块、模式比对子模块、异常判断子模块；

16、所述模式学习子模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析电池状态指标的多维数据空间，学习和区分电池运行的正常模式与异常模式，生成模式学习库；

17、所述模式比对子模块基于模式学习库，利用支持向量机，对新采集的电池状态指标进行分析，并与已学习的模式进行匹配比对，识别新出现的与历史异常关联的模式，生成模式比对结果；

18、所述异常判断子模块基于模式比对结果，利用决策树算法，根据模式关联性和特征差异，对比较结果进行逻辑判断，确定电池状态的异常性质，生成确定的异常模式。

19、作为本发明的进一步方案，所述行为分析模块包括原因推断子模块、风险模拟子模块、影响评价子模块；

20、所述原因推断子模块基于确定的异常模式，采用贝叶斯网络，构建因果关系图，通过概率推理，分析潜在原因对异常发生的影响性，并评估多因素对异常模式的贡献，生成原因推断结果；

21、所述风险模拟子模块基于原因推断结果，应用蒙特卡洛模拟，进行随机样本生成，通过样本对电池性能潜在影响的概率分布进行模拟，建立异常事件对电池性能影响的状况，生成风险模拟结果；

22、所述影响评价子模块基于风险模拟结果，采用决策树分析，通过构建差异化决策路径，评估异常模式在差异条件下对电池性能和安全性影响的程度和范围，并预估长期后果，生成行为解析记录。

23、作为本发明的进一步方案，所述决策支持模块包括预警级别确定子模块、响应策略方案子模块、优化调整子模块；

24、所述预警级别确定子模块基于行为解析记录，采用层次分析法，对预警级别进行评估，通过对比分析多级别的适用性和有效性，评估异常的严重程度和影响范围，确定最优预警级别，生成预警级别决策结果；

25、所述响应策略方案子模块基于预警级别决策结果，使用逻辑回归分析，对差异化响应措施的影响进行量化预测，根据预测结果和情况制定响应策略，生成策略匹配方案；

26、所述优化调整子模块基于策略匹配方案，采用遗传算法，对参数进行优化，匹配差异化应急情况和预警级别，评估响应策略的预防和干预效果，生成决策计划。

27、作为本发明的进一步方案，所述预警信号发生模块包括信号设计子模块、信号发生子模块、接口对接子模块；

28、所述信号设计子模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，包括对信号强度和形式的调整，匹配信号至差异级别的预警需求，生成初步预警信号设计；

29、所述信号发生子模块基于初步预警信号设计，应用数字信号处理技术，对信号频率、幅度和持续时间参数进行调整，并评估信号在传输过程中的准确性和识别度，生成调整后的预警信号；

30、所述接口对接子模块基于调整后的预警信号，采用通信接口协议技术，传输信号至目标设备，并确定信号的发生和传递，生成差异化预警信号。

31、作为本发明的进一步方案，所述风险评估模块包括风险计算子模块、影响预估子模块、严重程度分类子模块；

32、所述风险计算子模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，对风险事件概率分布进行模拟，通过随机抽样评估差异化风险发生的概率和影响范围，生成风险概率分布结果；

33、所述影响预估子模块基于风险概率分布结果，利用统计分析方法，对异常事件导致的电池性能下降和安全性问题进行分析，评估潜在的影响范围和程度，生成影响预估结果；

34、所述严重程度分类子模块基于影响预估结果，利用风险等级划分方法，对预测的风险进行等级分类，并根据预测的影响程度和范围对风险进行划分，生成风险评级记录。

35、作为本发明的进一步方案，所述应急响应模块包括措施设计子模块、自动执行子模块、效果监测子模块；

36、所述措施设计子模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用代理模型，根据预警信号和风险等级，设计充放电策略和冷却措施参数，生成适应性方案；

37、所述自动执行子模块基于适应性方案，应用pid控制器，自动调整充放电参数或激活冷却措施，并根据实时数据动态优化措施，减少异常事件的潜在风险，生成自动执行记录；

38、所述效果监测子模块基于自动执行记录，采用实时数据监测和分析技术，持续追踪执行效果，并评估措施对电池性能和安全性影响的效果，生成应急措施。

39、锂电池热失控预警方法，所述锂电池热失控预警方法基于上述锂电池热失控预警系统执行，包括以下步骤：

40、s1：基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对温度数据进行序列分析，识别温度变化趋势，使用孤立森林算法对电压数据进行异常点检测，标识出不符合正常运行模式的电压值，利用快速傅里叶变换，分辨异常的电流波动，生成状态指标记录；

41、s2：基于所述状态指标记录，采用支持向量机，对电池状态的多维数据进行分析，识别与已知历史异常模式关联的新异常模式，生成确定的异常模式；

42、s3：基于所述确定的异常模式，采用因果关系分析方法，分析异常发生的潜在原因，运用系统动力学模型，评估异常模式对电池性能造成的潜在影响，生成行为解析记录；

43、s4：基于所述行为解析记录，应用多准则决策分析，对差异化响应策略进行效果分析，通过比较策略的匹配性和效能，选择最优的预警级别和响应措施，生成决策计划；

44、s5：基于所述决策计划，运用模糊逻辑控制算法设计预警信号，根据预定的预警级别和响应策略调整信号强度和形式，并匹配差异化预警需求，生成差异化预警信号；

45、s6：基于所述差异化预警信号，使用蒙特卡洛模拟，进行风险评估，通过模拟获取差异风险等级的概率分布，并利用pid控制器，调整充放电参数或启动冷却措施，生成应急措施。

46、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

47、本发明中，通过采用时间序列分析、孤立森林算法、快速傅里叶变换、支持向量机、因果关系分析、系统动力学模型、多准则决策分析、模糊逻辑控制、蒙特卡洛模拟和pid控制器，实现对锂电池热失控风险的高效预警和管理。该系统能够精确分析温度趋势、电压异常点和电流频率特性，识别与历史异常模式关联的新模式，深入分析异常发生的潜在原因及其对电池性能的影响，从而实现针对性的预警和响应措施选择。通过技术的应用，显著提高了预警准确性、响应时效性和风险管理能力，有效降低了热失控事件发生的概率和潜在影响，保障了电池使用的安全性和稳定性。