基于大数据驱动的集成模型车辆热失控预测

刘伟霞; 程淑隽; 肖家勇; 常伟; 李源

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基于大数据驱动的集成模型车辆热失控预测

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电池故障是新能源汽车热失控的主要威胁之一,开发一种算法预测汽车电池是否以及何时发生热失控,以便及时发送高温预警信息成为迫切需要。热失控的原因复杂而又多面,热失控或触发于动力电池内部,也可由外力触发,通过单纯的物理模型做出精确的预测较为困难。因此,构建了一种集成的机器学习算法,通过分别考虑电压和温度、异常电流、单电池一致性和过充电风险因素,构建集成模型。该集成模型由五个子模型组成,这些子模型与通过网格搜索选择的超参数相关联。为实现更加准确的预测,该方法基于实测大数据进行训练,算法实用且灵活,可预测现实场景中锂电池热失控的可能性。实验结果表明:综合误报率为0.1656,验证了该方法的可行性。

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来源
《电源技术》 |2022年第3期|299-302|共4页
作者
刘伟霞; 程淑隽; 肖家勇; 常伟; 李源;
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作者单位

北京新能源汽车股份有限公司;

上海觉云科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蓄电池;
关键词
热失控; 机器学习; 实测数据; 集成模型;

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