本發(fā)明涉及一種預警能力量化評價方法，主要針對充電設(shè)施對動力電池安全事故預警。
背景技術(shù)：
動力電池充電安全主要由充電設(shè)施安全和動力電池安全構(gòu)成，其中已經(jīng)有很多研究人員關(guān)注于動力電池安全領(lǐng)域，提高動力電池安全的方法之一就是提高電池對安全事故的預警能力，現(xiàn)有的方法是通過增加BMS(Battery Management System，電池管理系統(tǒng))測量的電池狀態(tài)參數(shù)數(shù)量或者改進電池狀態(tài)參數(shù)測量方法，提高對電池狀態(tài)的識別能力，進而提高對電池故障的預警能力。現(xiàn)有的文獻中只是描述提高了預警能力，具體提高了多少程度，沒有一個明確的指標去衡量。本發(fā)明提出一種動力電池安全事故預警能力量化評價方法，并給出最終的評價指標。
提出該評價方法和評價指標的目的是，對電池管理系統(tǒng)及其上層充電控制單元的預警能力進行量化，促使電池管理系統(tǒng)生產(chǎn)商及充電設(shè)施生產(chǎn)企業(yè)關(guān)注電池故障預警領(lǐng)域，并且從硬件和軟件兩方面提高對電池狀態(tài)的監(jiān)控能力，以最大努力去避免電池安全事故的發(fā)生。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明提供一種充電設(shè)施對動力電池安全事故預警能力量化評價方法，用于量化動力電池安全事故預警能力。
動力電池安全事故預警能力評價步驟如下：
1)確定動力電池安全事故類型，本發(fā)明以內(nèi)部短路，外部短路，高溫，高電壓，大電流，過充電，高濕，電壓電流紋波過大，電壓電流變化率過大，釋放氣體，通信異常，極性反接等15項安全事故為例，用于計算綜合評價指標，但不限于這些。
2)測試充電設(shè)施對動力電池所有安全事故預警能力，得到每種安全事故的測試數(shù)據(jù)——充電設(shè)施對充電過程中動力電池每種安全事故的預警率。
3)從主觀和客觀兩個方面考慮權(quán)重計算，采用層次分析法構(gòu)建三層評價體系并進行矩陣計算得到主觀性權(quán)重，利用測試數(shù)據(jù)經(jīng)公式計算得到客觀性權(quán)重，基于標準離差法計算主觀性和客觀性權(quán)重的組合權(quán)重，最終得到綜合權(quán)重。
4)利用測試數(shù)據(jù)和綜合權(quán)重得出綜合評價指標——預警率。
所述步驟2)為：
在電池充電過程中，分別針對動力電池所有安全事故，在規(guī)定的m次試驗中設(shè)置其中n次試驗為安全事故試驗，在安全事故試驗中，充電設(shè)施能夠識別安全事故對應參數(shù)值超過該參數(shù)對應閾值，并發(fā)出預警信號，稱為一次預警試驗成功，否則稱為一次預警試驗失敗；在正常試驗中，充電設(shè)施能夠識別安全事故對應參數(shù)值不超過該參數(shù)對應閾值，并不發(fā)出預警信號，稱為一次正常試驗成功，否則稱為一次正常試驗失敗；預警試驗成功次數(shù)與安全事故試驗次數(shù)的比值，稱為該安全事故預警成功率，記為PSi；正常實驗失敗次數(shù)與正常實驗次數(shù)的比值，稱為該正常試驗誤預警率，記為PFi；該安全事故預警率計算表達式見式(1)。
式(1)中，Pi為該安全事故預警率；PSi為該安全事故預警成功率；PFi為該正常試驗誤預警率；n為安全事故試驗次數(shù)；m為規(guī)定的試驗總次數(shù)。
其中，所述閾值的確定方法分兩個方面考慮，其一是采用額定值與最大值的平均值，其二是在平均值的基礎(chǔ)上由電池廠商在一定范圍內(nèi)進行修改。在實際操作中，平均值不一定是最理想的預警值，隨電池信息參數(shù)變化電池性能曲線是多樣的，因此需要電池廠商介入，依據(jù)電池實測信息對閾值進行小范圍修改。
所述步驟3)為：
(1)基于層次分析法計算主觀性權(quán)重
建立三層評價體系：目標層為動力電池安全事故預警能力評價；準則層為動力電池安全事故類型，包含內(nèi)部短路，外部短路，高溫，高電壓，大電流，過充電，高濕，電壓電流紋波過大，電壓電流變化率過大，釋放氣體，通信異常，極性反接等15項，因素層為動力電池的參數(shù)，包含電壓、電流、SOC、溫度、內(nèi)阻、通信、濕度、氣體等8項。采用1～9標度，參考其他可燃物的標度取值，經(jīng)過專家系統(tǒng)打分，構(gòu)造出判斷矩陣。求解該判斷矩陣的特征值，利用其最大特征值進行一致性校驗，計算得到一致性比例CR，如果CR<0.1，就滿足層次分析法對判斷矩陣的要求。層次分析法權(quán)重向量計算法主要有幾何平均法、算術(shù)平均法、特征向量法和最小二乘法4種，通過其中一種方法計算，再進行歸一化處理，得到主觀性權(quán)重向量。
(2)基于測試數(shù)據(jù)計算客觀性權(quán)重
針對第i個動力電池安全事故的客觀性權(quán)重計算公式為：
式(2)中，Pi為第i個安全事故類型測試數(shù)據(jù)，vi為第i個安全事故類型的客觀性權(quán)重，n為安全事故類型數(shù)量。權(quán)重v主要用于體現(xiàn)測試數(shù)據(jù)中偏小的數(shù)據(jù)，突顯出預警能力的弱項，類似于木桶理論的短板效應。
(3)基于標準離差法計算綜合權(quán)重
利用標準差計算權(quán)重的公式為
式(3)中，i為1或者2，主要為了區(qū)分兩個權(quán)重向量，σ1為主觀性權(quán)重向量u的標準差，σ2為客觀性權(quán)重向量v的標準差。綜合權(quán)重計算公式為
w＝w1·u+w2·v (4)
式(4)中，w為綜合權(quán)重向量，u為基于層次分析法的主觀性權(quán)重向量，v為基于試驗數(shù)據(jù)的客觀性權(quán)重向量，w1為u在綜合權(quán)重w中的比重，w2為v在綜合權(quán)重w中的比重。
所述步驟4)為：
充電過程中動力電池所有安全事故預警率與對應權(quán)重乘積之和，稱為充電設(shè)施對充電過程中動力電池安全事故的預警率，表達式見式(5)。
式(5)中，P為動力電池安全事故預警率；Pi為第i個安全事故預警率；wi為第i個安全事故對應的權(quán)重。
本發(fā)明中評價方法和綜合指標的提出，是為量化充電設(shè)施對動力電池安全事故預警能力，從定性判斷到定量判斷，更明確充電設(shè)施和電池管理系統(tǒng)生產(chǎn)廠商應該達到的預警能力水平，努力從充電設(shè)施建設(shè)方面去避免電池安全事故發(fā)生。
附圖說明
為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一種實施例，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)附圖獲得其他的附圖。
附圖1是基于層次分析法建立的三層評價體系的示意圖。
附圖中所列部件列表如下所示：
A：目標層
A1：動力電池安全事故預警能力評價
B：準則層
B01：外部短路 B02：內(nèi)部短路
B03：高溫 B04：低溫
B05：高電壓 B06：低電壓
B07：大電流 B08：過充電
B09：高濕 B10：電壓紋波過大
B11：電流紋波過大 B12：電壓電流變化率過大
B13：釋放氣體 B14：通信異常
B15：極性反接
C：因素層
C1：電壓 C2：電流
C3：SOC C4：溫度
C5：內(nèi)阻 C6：通信
C7：濕度 C8：氣溫
具體實施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
動力電池安全事故預警能力評價步驟如下：
1)確定動力電池安全事故類型，本發(fā)明以內(nèi)部短路，外部短路，高溫，高電壓，大電流，過充電，高濕，電壓電流紋波過大，電壓電流變化率過大，釋放氣體，通信異常，極性反接等15項安全事故為例，用于計算綜合評價指標，但不限于這些。
2)測試充電設(shè)施對動力電池所有安全事故預警能力，得到每種安全事故的測試數(shù)據(jù)——充電設(shè)施對充電過程中動力電池每種安全事故的預警率。
3)從主觀和客觀兩個方面考慮權(quán)重計算，采用層次分析法構(gòu)建三層評價體系并進行矩陣計算得到主觀性權(quán)重，利用測試數(shù)據(jù)經(jīng)公式計算得到客觀性權(quán)重，基于標準離差法計算主觀性和客觀性權(quán)重的組合權(quán)重，最終得到綜合權(quán)重。
4)利用測試數(shù)據(jù)和綜合權(quán)重得出綜合評價指標——預警率。
所述步驟2)為：
在電池充電過程中，分別針對動力電池所有安全事故，在規(guī)定的m次試驗中設(shè)置其中n次試驗為安全事故試驗，在安全事故試驗中，充電設(shè)施能夠識別安全事故對應參數(shù)值超過該參數(shù)對應閾值，并發(fā)出預警信號，稱為一次預警試驗成功，否則稱為一次預警試驗失??；在正常試驗中，充電設(shè)施能夠識別安全事故對應參數(shù)值不超過該參數(shù)對應閾值，并不發(fā)出預警信號，稱為一次正常試驗成功，否則稱為一次正常試驗失敗；預警試驗成功次數(shù)與安全事故試驗次數(shù)的比值，稱為該安全事故預警成功率，記為PSi；正常實驗失敗次數(shù)與正常實驗次數(shù)的比值，稱為該正常試驗誤預警率，記為PFi；該安全事故預警率計算表達式見式(1)。
式(1)中，Pi為該安全事故預警率；PSi為該安全事故預警成功率；PFi為該正常試驗誤預警率；n為安全事故試驗次數(shù)；m為規(guī)定的試驗總次數(shù)。
其中，所述閾值的確定方法分兩個方面考慮，其一是采用額定值與最大值的平均值，其二是在平均值的基礎(chǔ)上由電池廠商在一定范圍內(nèi)進行修改。在實際操作中，平均值不一定是最理想的預警值，隨電池信息參數(shù)變化電池性能曲線是多樣的，因此需要電池廠商介入，依據(jù)電池實測信息對閾值進行小范圍修改。
所述步驟3)為：
(1)基于層次分析法計算主觀性權(quán)重
建立三層評價體系：目標層為動力電池安全事故預警能力評價；準則層為動力電池安全事故類型，包含內(nèi)部短路，外部短路，高溫，高電壓，大電流，過充電，高濕，電壓電流紋波過大，電壓電流變化率過大，釋放氣體，通信異常，極性反接等15項，因素層為動力電池的參數(shù)，包含電壓、電流、SOC、溫度、內(nèi)阻、通信、濕度、氣體等8項，見附圖1。采用1～9標度，參考其他可燃物的標度取值，經(jīng)過專家系統(tǒng)打分，構(gòu)造出判斷矩陣。求解該判斷矩陣的特征值，利用其最大特征值進行一致性校驗，計算得到一致性比例CR，如果CR<0.1，就滿足層次分析法對判斷矩陣的要求。層次分析法權(quán)重向量計算法主要有幾何平均法、算術(shù)平均法、特征向量法和最小二乘法4種，通過其中一種方法計算，再進行歸一化處理，得到主觀性權(quán)重向量。
(2)基于測試數(shù)據(jù)計算客觀性權(quán)重
針對第i個動力電池安全事故的客觀性權(quán)重計算公式為：
式(2)中，Pi為第i個安全事故類型測試數(shù)據(jù)，vi為第i個安全事故類型的客觀性權(quán)重，n為安全事故類型數(shù)量。權(quán)重v主要用于體現(xiàn)測試數(shù)據(jù)中偏小的數(shù)據(jù)，突顯出預警能力的弱項，類似于木桶理論的短板效應。
(3)基于標準離差法計算綜合權(quán)重
利用標準差計算權(quán)重的公式為
式(3)中，i為1或者2，主要為了區(qū)分兩個權(quán)重向量，σ1為主觀性權(quán)重向量u的標準差，σ2為客觀性權(quán)重向量v的標準差。綜合權(quán)重計算公式為
w＝w1·u+w2·v (4)
式(4)中，w為綜合權(quán)重向量，u為基于層次分析法的主觀性權(quán)重向量，v為基于試驗數(shù)據(jù)的客觀性權(quán)重向量，w1為u在綜合權(quán)重w中的比重，w2為v在綜合權(quán)重w中的比重。
所述步驟4)為：
充電過程中動力電池所有安全事故預警率與對應權(quán)重乘積之和，稱為充電設(shè)施對充電過程中動力電池安全事故的預警率，表達式見式(5)。
式(5)中，P為動力電池安全事故預警率；Pi為第i個安全事故預警率；wi為第i個安全事故對應的權(quán)重。
本發(fā)明中評價方法和綜合指標的提出，是為量化充電設(shè)施對動力電池安全事故預警能力，從定性判斷到定量判斷，更明確充電設(shè)施和電池管理系統(tǒng)生產(chǎn)廠商應該達到的預警能力水平，努力從充電設(shè)施建設(shè)方面去避免電池安全事故發(fā)生。