摘要
本发明涉及电动汽车动力电池安全预警技术领域,具体涉及一种电池单体自放电检测方法、系统、电子设备及可读介质。所述方法包括:获取连续时间段内电池单体的电压数据;计算得到设定时间窗口内电池单体的电压特征值;将电压特征值作为输入,基于回归算法计算得到设定时间窗口内电池单体的电压特征值变化趋势;对电压特征值进行聚合降维,然后输入至基于机器学习算法的自放电概率预测模型中,得到电池单体的自放电概率;响应于电池单体的电压变化趋势在第一预设范围内和自放电概率在第二预设范围内,确定电池单体自放电性能异常。其能够快速、准确地检测电池单体的自放电情况。
技术关键词
电压
特征值
机器学习算法
朴素贝叶斯算法
检测电池单体
时间段
支持向量机算法
线性回归算法
时间变化曲线
梯度提升树
决策树算法
电子设备
邻近算法
预警技术
数据
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