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申请/专利权人：中国第一汽车股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于车联网数据分析的电池自放电率异常判断方法及装置，判断方法先根据历史数据训练一个预估车辆下电后稳定状态的开路电压模型，再根据车辆下点后的开路电压和静置后上电读取到的准稳态车辆数据，对自放电率进行判断，判断装置包括接收模块、第一确定模块和第一提醒模块，分别用于接收车辆上报的车辆数据，根据车辆数据，确定电池包自放电的风险和等级，用于若确定车辆上报数据满足所述电池包自放电的风险等级，则向车辆的用户及售后部门对应终端发送电池包自放电预警的提醒信息。本发明在不增加硬件的基础上，可根据车辆数据，实现对电池自放电异常风险的实时提醒，极大提升了电池包的安全性，保护了用户的生命财产安全。
主权项：1.一种基于车联网数据分析的电池自放电率异常判断方法，其特征在于：先根据历史数据训练一个预估车辆下电后稳定状态的开路电压模型，再根据车辆下电后的开路电压和静置后上电读取到的准稳态车辆数据，对自放电率进行判断，具体包括以下步骤：A、接收车辆上报的车辆数据；B、准稳态状态识别及选择；C、数据筛选；D、电压表征量的单体电压-SOC插值；E、计算极差deltaSOC及训练样本收集；F、停车前状态汇总；G、机器学习回归得到预测模型；H、准稳态数据获取及SOC插值；I、最高低电芯位置判断及自放电率预估；对满足步骤E状态的片段，按要求获取停车前T分钟的全部数据；根据车辆停车前状态数据分类，分别以车辆停放后的电压作为预测值，其余数据作为训练参数进行机器学习的回归训练；每个回归方法分别对直流充电、交流充电、激烈驾驶、平稳驾驶、停车5个状态进行回归分析，并对结果进行投票；某种回归方法在每个车辆状态中准确率最高次数≥3，视为最优回归解，以该回归方法得到的模型作为预测停车后OCV的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国第一汽车股份有限公司 基于车联网数据分析的电池自放电率异常判断方法及装置
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