基于孤立森林算法的动力电池不一致单体识别与预警方法

动力电池组各单体之间由于生产工艺和使用环境等因素会产生不一致性故障，从而影响电池使用寿命和行车安全。针对动力电池组不一致性故障下的异常单体诊断需求，依托车联网平台数据，基于孤立森林法提出一种动力电池单体识别与预警方法，通过统计正常样本与异常样本的得分情况，以确定故障阈值T=0.75；同时，结合滑动窗口实时更新流入诊断模型的数据，实现对不一致单体的识别与预警。结果表明，该方法可以有效识别出不一致性单体，查全率和查准率分别为0.91和0.95，当滑动窗口大小为15时对实时故障的预警效果最好。研究成果有利于减少或避免因动力电池不一致造成电动汽车起火和爆炸事故，对推动电动汽车进一步普及具有重要意义。