基于弛豫时间和无监督学习的锂离子电池组内短路故障诊断方法

本发明涉及一种基于弛豫时间和无监督学习的锂离子电池组内短路故障诊断方法，属于电池技术领域。其包括：收集电气化设备电池包的运行数据，以及电池包中各个单体的单体运行数据，并建立电池运行数据库；根据所收集到的电池数据，筛选出电池包充电结束后的静置阶段各单体的弛豫电压；从各单体的弛豫电压中提取出弛豫时间变化曲线，并截取暂态过程稳定程度系数α在预设范围内的片段作为特征弛豫时间片段；根据统计学原理在特征弛豫时间片段的基础上提取故障特征；利用局部离群因子算法对各单体进行内短路故障识别并对其故障严重程度进行评分。本发明能够有效地对电池包进行内短路故障检测和故障程度评分。