摘要
本发明涉及充电器技术领域,具体涉及一种基于BMS的电池安全管理方法及系统。本发明通过实时采集电池运行数据,利用滑动窗口技术分割连续数据流,提取离散化状态点集,从中提取特征并进行去噪处理,得到优化特征向量集,采用聚类算法进行模式划分,匹配错误模式库判断潜在错误类型,结合决策树分析时间和状态维度关联性,确定异常成因与运行阶段对应关系,通过条件概率计算评估错误严重性,识别错误阶段,最后提取高风险状态点,对比历史数据验证准确性,输出安全管理分析报告。本发明实现了对电池运行状态的全面监控和异常预警,有效提高了电池使用安全性和可靠性,为电池管理系统的优化提供了重要依据。
技术关键词
K均值聚类算法
电池运行状态
决策树分类方法
滑动窗口技术
管理方法
小波变换方法
统计特征
概率计算方法
序列
管理系统
特征提取模块
阶段
分类规则
采样方法
高风险
时间段
模式