热风险分析算法
算法背景
锂离子电池在使用过程，如果存在机械滥用、电滥用和热滥用的情况，可能会导致析锂、内短路等问题，这些问题导致电池存在热失控的风险，对用户的财产生命安全构成极大威胁。随着析锂、内短路等故障的逐渐演化，电池的电压及压差、温度及温差等特征会随之出现明显的变化特征，能够为电池是否发生热风险提供参考依据。因此需要在电池发生风险之前，对电池的热特性进行综合评估和分析，提前判断潜在的问题，及早排除隐患。
产品介绍
以内短路为核心的热风险分析算法，在内短路发生初期能够提取反应故障的信号特征从而更早的起到预警作用。实现预警的原理在于：1）考虑整个电池系统的历史数据，从中提取各单体电压的历史变化趋势； 2）综合考虑时间、运行温度区间、行驶里程以及电流倍率等运行工况的影响因素； 3）既考虑电压的相对变化量，也考虑电压的绝对变化量，还要考虑电压变化量的增量； 4）进行单体电压变化趋势的横向和纵向的综合比较。 综上，能够在内短路初期，通过对历史数据中的电压信号的表现特征进行综合分析判断，得到热失控预警的判断阈值，从而实现及时和准确的热失控预警。
指标
算法至少可以在热失控前30min实现报警，最长可在热失控发生前数月实现预警。检出率>90%，误报率<10%。
数据需求：
- 最低采样率30s一次；
- 电池系统的成组方式；
- 电芯和电池系统的额定容量。
案例
