动力电池运行安全大数据分析与应用

1.本书内容来自于动力电池大数据分析一线，具有较强的实操性。从动力电池的行业背景开始讲起，并介绍了动力电池工作原理、电池管理系统功能、动力电池状态估计、动力电池故障诊断、动力电池风险预警、动力电池安全控制以及算法基础。这些对于没有动力电池经验的初学者来说是非常有用的。之后会沿着动力电池大数据分析的技术路线，详细介绍各个环节中所涉及的技术，算法以及相关工具。并且在最后展望了动力电池安全管理的未来发展趋势及需要解决的问题。2.本书涵盖了动力电池大数据分析的全流程，对于刚进入动力电池大数据技术开发领域的人员，可以参考这些章节补足知识上的不足；对于动力电池大数据技术的开发人员，也可以加深对于其他环节的了解，扩展知识面；对于动力电池系统开发人员来说，可以作为很好的借鉴；对于高校及企业研发人员来说，可以作为科研项目选题的参考。

随着能源危机的加剧和碳减排压力的上升，交通运输业的新能源转型日益迫切，日益上涨的能量密度为动力电池系统的安全性和可靠性带来了空前挑战。本书介绍了新能源汽车发展背景、动力电池及管理系统的应用要求；深入分析了动力电池不一致性表现形式、发展规律及故障模式，阐明了动力电池安全性随不一致性非线性扩展的劣化趋势；系统介绍了动力电池温度、电压、SOC、SOP、SOE等安全状态预测和LSTM、GRU、SAM等方法原理与验证过程；探索并建立了适用于实车动力电池SOH近似衰退模型；详细分析了动力电池各种故障类型及触发原因，提出基于信息熵的故障诊断方法；多角度阐述了动力电池安全风险，提出离散小波分解和多尺度熵的热失控风险预警算法；基于多模型融合理论提出了面向实车动力电池全寿命运行周期的安全控制策略。本书适合新能源汽车以及动力电池开发者、设计者、科研工作者和入门者，可协助高校、车企、动力电池企业建立动力电池大数据分析能力，快速进行产品开发与迭代，也可作为相关院校及科研院所的新能源汽车相关专业师生的参考书。

丛书序
序
前言
第1章 概述
1.1 新能源汽车发展背景／ 001
1.1.1 新能源汽车发展的必要性／ 001
1.1.2 新能源汽车发展现状／ 002
1.1.3 动力电池系统安全性／ 003
1.1.4 动力电池管理系统／ 004
1.2 动力电池及管理系统的应用要求／ 005
1.2.1 纯电动汽车／ 005
1.2.2 混合动力汽车／ 008
1.2.3 插电式混合动力汽车／ 011
1.2.4 燃料电池汽车／ 013
1.3 国内外研究现状／ 014
1.3.1 动力电池失效模式及故障机理／ 014
1.3.2 动力电池安全性与一致性耦合／ 024
1.3.3 动力电池系统安全状态预测／ 025
1.3.4 动力电池故障诊断与风险预警／ 031
1.3.5 动力电池系统安全控制管理／ 034
1.4 当前研究存在的问题与不足／ 035
1.5 本书主要研究内容／ 037
第2章 动力电池系统安全性与一致性耦合机制研究
2.1 概述／ 038
2.2 动力电池系统结构及工作原理／ 039
2.2.1 动力电池的发展背景／ 040
2.2.2 动力电池原理与分类／ 041
2.2.3 磷酸铁锂电池／ 042
2.2.4 三元锂电池／ 043
2.3 实车动力电池运行大数据特征分析／ 044
2.3.1 大数据平台介绍／ 044
2.3.2 动力电池系统大数据特征分析／ 045
2.4 动力电池系统不一致性分析／ 047
2.4.1 动力电池系统不一致性的表现形式／ 047
2.4.2 动力电池系统不一致性的发展规律／ 049
2.5 动力电池系统安全性与一致性的耦合机制／ 051
2.5.1 动力电池一致性和安全性的耦合关系／ 051
2.5.2 动力电池系统不一致性的改进措施／ 053
2.6 动力电池一致性及剩余价值评估技术／ 054
2.6.1 动力电池梯次应用性能检测现状／ 054
2.6.2 动力电池大数据健康度评估原理／ 055
2.7 本章小结／ 058
第3章 动力电池SOH 估计与预测
3.1 概述／ 059
3.2 动力电池衰退机理及外特性研究／ 059
3.2.1 动力电池衰退机理／ 059
3.2.2 动力电池外特性参数及表征方法／ 060
3.3 SOH 定义／ 061
3.3.1 SOH 定义／ 061
3.3.2 SOH 估计与SOH 预测／ 061
3.4 实车动力电池SOH 估计／ 062
3.4.1 SOH 特征值提取方法／ 062
3.4.2 SOH 损耗量提取技术／ 063
3.4.3 SOH 损耗量估计／ 064
3.4.4 SOH 估计结果分析／ 066
3.5 实车动力电池SOH 预测／ 069
3.5.1 老化特征提取／ 069
3.5.2 SOH 预测模型／ 075
3.5.3 使用实车数据的模型验证／ 081
3.5.4 SOH 预测结果分析／ 083
3.6 本章小结／ 086
第4章 动力电池安全状态预测
4.1 概述／ 087
4.2 动力电池SOS 预测／ 087
4.2.1 温度预测／ 087
4.2.2 电压预测／ 099
4.2.3 SOC 预测／ 120
4.2.4 SOP 预测／ 132
4.2.5 SOE 预测／ 135
4.3 SOS 联合估计／ 137
4.3.1 基于LSTM 的多状态联合预测模型／ 137
4.3.2 超参数优化及预测结果分析／ 141
4.3.3 结果验证与分析／ 147
4.4 本章小结／ 151
第5章 动力电池系统故障诊断研究
5.1 概述／ 153
5.2 动力电池系统故障机理及诊断方法／ 154
5.2.1 动力电池系统故障机理分析／ 154
5.2.2 动力电池系统故障诊断方法／ 156
5.3 基于MOSE 的电压类故障诊断／ 160
5.3.1 MOSE 算法／ 160
5.3.2 诊断策略及效果验证／ 161
5.4 基于MOSE 的温度类故障诊断／ 172
5.4.1 动力电池热管理系统／ 172
5.4.2 诊断策略及效果验证／ 173
5.5 基于MOSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ 182
5.6 本章小结／ 183
第6章 动力电池系统风险预警研究
6.1 概述／ 184
6.2 动力电池系统安全风险分析／ 184
6.2.1 动力电池系统失效模式／ 184
6.2.2 动力电池系统安全风险／ 188
6.3 基于MMSE 的动力电池系统安全风险预警／ 189
6.3.1 MMSE 算法／ 189
6.3.2 基于振动扫频实验的连接失效预警／ 192
6.3.3 基于实车运行数据的安全风险预警／ 197
6.3.4 基于MMSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ 204
6.4 基于NDWD 的动力电池系统热失控风险预警／ 204
6.4.1 时频转换算法／ 204
6.4.2 事故特征描述／ 208
6.4.3 预警结果分析／ 215
6.5 本章小结／ 218
第7章 动力电池安全控制策略研究
7.1 概述／ 220
7.2 动力电池安全问题分析／ 220
7.2.1 动力电池安全问题及解决方案／ 220
7.2.2 动力电池安全管理方案四维分析／ 223
7.3 动力电池系统多故障早期协同预警／ 229
7.3.1 电压类故障／ 229
7.3.2 温度类故障／ 235
7.3.3 多故障早期协同诊断策略／ 239
7.4 动力电池系统安全控制策略／ 240
7.4.1 多模型融合方法／ 240
7.4.2 基于多模型融合的安全控制策略／ 243
7.5 本章小结／ 244
参考文献