一种动力电池热安全评估方法与流程
本发明涉及电池，尤其是涉及一种动力电池热安全评估方法。
背景技术：
1、自人类诞生以来，人类对能源的渴望从未消逝，进入到十九世纪，人类发明了化学电源，进而在二十世纪，产生了电器革命。进入二十一世纪以来，动力电池取得了极大的发展。在动力电池的各个种类中，锂电池以其高能量密度、高循环寿命、高环保等优点，在手机、电动车、移动电源等多个领域得到广泛应用。然而，随着锂离子动力电池的广泛使用，其逐渐暴露出来了很多问题，涉及如下多个方面：电池性能评估、电池安全性、电池寿命预测、电池成本分析、电池回收处理、电池充电技术、电池制造技术和电池材料研究等。这些问题的有效解决，是推动动力电池技术进步，实现动力电池广泛应用的关键。
2、锂离子动力电池在长期的充放电循环过程中，由于锂枝晶、机械滥用等客观诱因，可能会触发热失控而产生大量有毒或高度可燃性气体，导致后续剧烈的火灾或爆炸。因此，实时分析热失控气体对锂离子电池热失控早期预警、安全性评估和安全管理等具有重要意义。
3、动力电池作为新能源汽车的重要组成部分，其安全性一直备受各方的广泛关注。首先，对动力电池热失控机理进行了研究，揭示了温升过高、热失控扩散等关键问题。例如，研究表明，动力电池在充放电过程中会因内部反应而产生大量热量，一旦无法有效散热，会导致温度迅速升高，进而引发热失控现象。其次，在动力电池热响应模型构建方面，通过理论分析和实验验证，建立了一系列适用于不同类型动力电池的热响应模型，有效预测了电池在不同工况下的温度变化规律。这为进一步开展热失控预警方法提供了重要的理论基础。
4、在目前的动力电池安全设计中，对动力电池热失控预警检测方法，一般都集中于采用在电池内部布置传感器，或者对电池输出的电压、电流、电阻性能参数进行采集分析，进而对电池热失控的潜在风险进行相关预测。
5、但上述方法存在电路设计复杂、检测能力不足、精确性不高等局限性，导致在锂电池热安全分析测试中存在各种各样的问题。
6、有鉴于此，特提出此发明。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种动力电池热安全评估方法，应用无人机技术结合大数据分析建模进行动力电池热安全评估，实现了对动力电池热失控的准确预估。
2、为了实现本发明的上述目的，特采用以下技术方案：
3、本发明提供了一种动力电池热安全评估方法，包括如下步骤：
4、对动力电池热失控过程中产生的气体进行气体光谱分析，得到分析数据；根据所述分析数据，构建每种气体的化学计量模型；
5、根据传感器和无人机远程监控检测对气体参数进行校对确认；
6、根据所述化学计量模型确定热失控预测模型。
7、进一步地，通过光谱分析系统，实时获取动力电池热失控过程中产生的气体成分，并分别构建每种气体的化学计量模型。
8、进一步地，所述气体的成分包括二氧化碳、一氧化碳、甲烷、丙烯和氢气中的至少一种。
9、进一步地，采用偏最小二乘法构建化学计量模型。
10、进一步地，对所述分析数据进行卡尔曼滤波，构建每种气体与性能参数的化学计量模型。
11、进一步地，根据所述化学计量模型确定热失控预测模型包括：对所述化学计量模型的数据进行分析，得到动力电池产气量的多维映射参数，建立多维映射参数与热失控预测模型的反演模型，通过矩阵实验室分析软件，使用最佳指数因子降维及筛选光谱波段和指数组合作为模型自变量，采用偏最小二乘法构建自变量与参数的估算模型并依据评价指标筛选出最优模型。
12、进一步地，所述多维映射参数包括产气速率、气体浓度和逸气速率。
13、进一步地，所述评价指标包括拟合标度、平均平方根误差和分析误差的相对值。
14、进一步地，在所述无人机远程监控检测的过程中，建立无人机编队的运动学模型以及基于融合奖励函数的智能延迟深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划。
15、进一步地，采用基于每两台无人机之间当前间距和最优间距的奖励函数的智能延迟深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划。
16、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
17、1、本发明开发动力电池热失控全过程的气体原位在线检测方法，实时捕获其关键气体标志物，建立预测热失控预测模型，相关分析检测技术可在秒级时间内对动力电池热失控气体进行组分分析和参数确认，具有抗干扰、杂散信号少等优势，相关方法简单，成本低廉，可重复使用，且检测设备易于维护修理。
18、2、本发明的动力电池热安全评估方法中，通过大数据结合卡尔曼滤波(kalmanfilter)对光谱气体进行数据分析，之后构建了各个不同电芯的各化学组分与性能参数的化学计量模型，在保证测试精度的基础上，提升了测试可靠性，从而降低错误率，避免漏检风险。
19、3、本发明提供的应用无人机技术结合大数据分析建模进行动力电池热安全评估方法，偏最小二乘法将典型相关分析、主成分分析和多元线性回归的优势集于一体，为解决多变量对多变量问题提供了很好的途径；具有可推广性。
技术特征：
1.一种动力电池热安全评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，通过光谱分析系统，实时获取动力电池热失控过程中产生的气体成分，并分别构建每种气体的化学计量模型。
3.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，所述气体的成分包括二氧化碳、一氧化碳、甲烷、丙烯和氢气中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，采用偏最小二乘法构建化学计量模型。
5.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，对所述分析数据进行卡尔曼滤波，构建每种气体与性能参数的化学计量模型。
6.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，根据所述化学计量模型确定热失控预测模型包括：对所述化学计量模型的数据进行分析，得到动力电池产气量的多维映射参数，建立多维映射参数与热失控预测模型的反演模型，通过矩阵实验室分析软件，使用最佳指数因子降维及筛选光谱波段和指数组合作为模型自变量，采用偏最小二乘法构建自变量与参数的估算模型并依据评价指标筛选出最优模型。
7.根据权利要求6所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，所述多维映射参数包括产气速率、气体浓度和逸气速率。
8.根据权利要求6所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，所述评价指标包括拟合标度、平均平方根误差和分析误差的相对值。
9.根据权利要求1所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，在所述无人机远程监控检测的过程中，建立无人机编队的运动学模型以及基于融合奖励函数的智能延迟深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划。
10.根据权利要求9所述的动力电池热安全评估方法，其特征在于，采用基于每两台无人机之间当前间距和最优间距的奖励函数的智能延迟深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划。
技术总结
本发明涉及电池技术领域，尤其是涉及一种动力电池热安全评估方法。本发明提供的一种动力电池热安全评估方法，包括如下步骤：对动力电池热失控过程中产生的气体进行气体光谱分析，得到分析数据；根据所述分析数据，构建每种气体的化学计量模型；根据传感器和无人机远程监控检测对气体参数进行校对确认；根据所述化学计量模型确定热失控预测模型。本发明提供的一种动力电池热安全评估方法，应用无人机技术结合大数据分析建模进行动力电池热安全评估，实现了对动力电池热失控的准确预估。
技术研发人员：陈雷,李雪,王书洋,刘涛,潘垂宇,孙士杰,高尚元,陈旭东
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23