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电池（组）健康智能维护算法模型工具箱BatteryAgent

电池（组）健康智能维护系统 BatteryAgent -v1.0 版本基础上（参见本公众号前期文档：电池（组）健康智能维护系统 BatteryAgent），针对近 3 年公开的各种学术文献，补充形成了最新的各类算法模型，形成了电池（组）健康智能维护系统 BatteryAgent-v2.0 版本。
BatteryAgent-v2.0 融合了目前国际上各种先进的信息智能分析算法以算法工具箱的方式，采用了一种开发的、模块化的结构实现系统电池（涵盖动力电池与储能电池）健康管理算法，能应用在不同的电池健康预诊场合，满足不同的类型电池的健康预诊与故障诊断需求，如不同的输入信号、不同的预诊功能需求，不同的存储能力等，采用 Python 编程语言，满足不同平台需求(包括 Windows、Linux)。采用全 Python 语言，以 B/S 模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想，采用了最新的信号处理、机理模型、机器学习、人工智能、深度学习、数据挖掘等技术，实现电池（组）故障诊断与健康退化预诊维护，进行电池基本状态、可靠性服役数据、历史充放电行为、健康变化趋势图、健康度评估与预测，剩余寿命预测全面对电池（组）进行健康状态评估与预测。

系统功能：
基础信息管理：通过对储能系统所经历之各类充电数据、运行工况数据、使用场景数据并结合电池特征数据，对动力电池系统整体状态进行评估，形成电池健康度评估报告。
需要通过分析动力电池之电压、电流、电池温度、电池压差、电池温差、SOC、电压振幅、温度振幅等参数随电池系统使用之环境温度、使用场景（如放电、充电等）、用户使用习惯等指标的变化情况，结合电池电化学机理与故障经验数据，开展定性及定量研究并加以运算及统计，从中总结和找出电池特性的变化过程与规律，从而达到电池故障预警与电池健康度分析的目的。

维护数据管理模块：包括数据传输备份与故障数据分类储存，底层高速海量数据的实时处理与特征提取，实现对电池健康状态的完整流程管理。

信号处理分析模块：包括电池的电流、电压、温度等信号数据的降噪、时域指标分析、趋势分析、特征提取等，抽取重要的健康特征，反映电池运行状态信息，并将处理后的信息传输至热失控预警、健康量化评估、健康监测等模块进行后续的分析。

可视化监测模块：实时监测电池关键的状态信息，如电流、电压、温度等，实现趋势化评估与分析；

电池早期故障预示与诊断模块：故障早期预示、故障诊断（报告充放电过程、储能状态等）、溯源、SOC，SOH，SOP，热失控预测，安全预测（存放阶段也要重点考虑），针对温升的预测，温升和压降相结合的热失控检测。

SOC 预测模块：SOC 各种代表性的预测模型，第一类方法不需要建立电池模型，如安时积分法和开路电压法等;第二类方法需要建立电池的相关模型，具体涉及到的模型包括等效电路模型、机器学习模型、电化学模型与复杂数学模型等，这里主要研究数据驱动的方法，即机器学习或者深度学习模型，如支持向量回归（SVR）、逻辑回归（LR）、粒子滤波（PF）、神经网络（RNN、LSTM、GRU、CNN）等。

健康量化评估模块：从多传感信号中提取反映电池性能早期退化的特征集，指定电池健康指标，建立量化评估模型，能够实时评估电池运行的健康状态。健康量化评估模块通过测取电池和系统在运行中的状态信息，通过对所测信号进行分析处理，并结合电池在健康状态下的历史状态信息，来实时量化评估电池的健康状态，分析电池健康退化的严重程度和等级。电池健康预测模块：电池健康预测模块通过电池健康量化评估信息，结合数据驱动和模型驱动建模的方法，来实现电池健康状态（SOH）及健康指标（HI）的实时预测。

故障诊断模块：根据故障预测模型和大数据算法预测电池过压、欠压、过温、SOH 等，通过大数据与深度学习方法，实现故障的诊断与预测，可能故障原因进行快速处理，实现故障位置溯源，故障归因等。

热失控预警模块：设定阈值报警，同时判断可能发生热失控故障百分比，报警器存在两种状态:自然状态（绿色）和故障状态（红色），一旦系统发现故障则报警器被触发，此时处于热失控状态，用户可以手动解除故障状态使其恢复到自然状态。分析处理后的电压、电流、温度等信号，结合电池的故障特性，实现电池热失控故障预测。

由于电池组的单体电池的不一致性，在充电过程中，存在容量较小的电池电量充满，而容量较大的电池未充满导致容量不能充分利用；在放电过程中，容量较小的电池最先到达放电截止电压，导致放电不充分，电池利用效率低。因此，需要对电池组进行单体主动均衡控制。