基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断方法及系统

本发明属于电池管理技术领域，提供了一种基于聚类与随机异常选择算法的电池故障诊断方法，对电池模组中各电芯的电压数据进行处理得到多个模态分量，选择其中的静态分量和动态分量；从静态分量中提取渐进性故障特征，从动态分量中提取突发性故障特征，再分别提取数据点；对提取到的两种数据点进行聚类，并对聚类得到的每个簇，引入随机异常选择算法进行簇内异常评分，得到电池模组正常运行时各电池的两种异常得分，并设置渐进故障阈值和突发故障阈值；获取电池模组的实时数据,计算电池模组中所有单体电池的两种异常得分，并分别与对应的阈值对比，若超过对应的阈值则判定为出现相应故障。本发明无需训练模型即可实现快速诊断。