DB37∕T 4969-2025 新能源汽车动力电池健康状态评估指南

37GuidelinesforevaluatingthehealthstatusofnewenergyvehiclepowerbatteriesI本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。1新能源汽车动力电池健康状态评估指南GB/T27930非车载传导式充电机与电动汽车之间的数字通信协议GB/T44500—2024新能源汽车运行安全性能检验规程NB/T33008.1电动汽车充电设备检验试验规范第1部分：非车载充电机蓄电池管理系统batterymanagementsyst荷电状态stage-of-charg2非车载传导式充电机与车辆电池系统按照GB/T电池最高温度最大值batterymaximumvalueof温差batterytemperaturedi电动汽车充电过程中，BMS传递给非车载传导式充电最大温差batterymaximumtemperat压差cellvoltagediffe电动汽车充电过程中，BMS传递给非车载传导式充电最大压差maximumcellvoltag4.1数据采集实时性原则34.2数据完整性原则缺失，确保评估所需数据维度完整，支撑全4.3数据准确性原则5.2环境5.2.1评估现场宜配置消防灭火设施，场地宜设计消防通道，并保证消防通道畅通。5.2.2评估现场宜建立完善的充电安全管理制度，以及火灾应急预案。5.3评估系统5.3.1宜在车辆充放电过程中获取电池状态信息。5.3.2宜存储相应电池信息并进行评估分析。5.4评估项目参与评估的电动汽车电池在充电过程中，宜按照GB/T27930规范将BMS数据传输给非车载传导式充数据范围评估评估系统采集的电动汽车电池数据，不宜超出GB/T27930中报文格式与内容中规定的有数据逻辑关系评估a)充电过程中BMS发送的最高单体动力蓄电池电压与握手阶段传递的电池材料类型的单体电压b)充电握手阶段BMS传递的整车动力蓄电池系统额定容量与整车动力蓄电池系统额定总电压的乘积与充电过程中动力蓄电池标称总能量的数值保持c)充电过程中电池的温度数据、单体电单体最高电压最高充电电压充电过程中，BMS传递的电池电压宜小于等于BMS配置阶段传递的最高需求电压需求电流绝缘最高温度最大温升速率充电过程中，电池最大温升速率宜小于等于最大温差充电过程中，电池最大温差宜小于等于阈值。阈值可依据车型形成压差电池数据的存储与计算d)充电系统平台具备计算电池最高温度最大值、温差、最大温差、温升速率、最大温升速率、注：车辆身份包含但不限于VIN、车牌号、车辆用户账号、电池编码信息等，或这些信息的组合，且能识别唯一的指标安全阈值的计算方法a)基于车辆的历史充电大数据，充电系统计算各个指标的离群阈b)基于充电大数据，通过相关的数理统计方法，确定各个指标的安全离群阈值，参与计算离群阈值的影响因素包含但不限于以下因素：车型、车龄、充电时间、充电区域、车辆的运营类c)基于充电大数据及车辆自身的历史充电，通过数理统计方法确定各个指标的趋势异常系数。参与计算趋势系数的影响因素包含但不限于以下因素：车型、车龄、充电频率、车辆的充电大数据评估项目最高温度大数据评估单次充电过程完成后，最高温度宜小于等于按照5.4.4单次充电过程完成后，最高温度变化趋势系数宜小于等于按照中的方法确定的车辆最高温基于车辆长周期的历史充电数据计算的最高温度评估编号的熵值宜小于等于熵值的阈值。最大温差大数据评估单次充电过程完成后，最大温差宜小于等于按照中推荐的方法确定的车辆最大温差离群阈单次充电过程完成后，最大温差变化趋势系数宜小于等于按照中推荐的方法确定的车辆最最大温升速率大数据评估单次充电过程完成后，最大温升速率宜小于等于按照中推荐的方法确定的车辆最大温升速单次充电过程完成后，最大温升速率变化趋势系数宜小于等于按照中推荐的方法确定的车压差大数据评估单次充电过程完成后，压差宜小于等于按照5.4单次充电过程完成后，压差变化趋势系数宜小于等于按照中的方法确定的车辆压差趋势系单次充电过程完成后，最大SOC变化速率宜小于等于按照中的方法确定的车辆SOC变化速率单体电压大数据评估6单次充电完成之后，单体电压的变化速率宜小于等于按照中的方法确定的单体电压变化速基于车辆长周期的历史充电数据计算的最高单体动力蓄电池电压所在的编号的熵值宜小于等于熵1故障统计分析历史充电数据中，对电池的故障信息频次统5.5评估方法a)采用单次评估方式进行电池健康状态评估时，通过一次充电完成数据的采集；b)采用大数据评估方式进行电池的健康状态评估时，充电系统具备5.4.4规定的数据存储和计a)电动汽车在非车载传导式充电机上的一次快速充电完成电池的健康状态评估；5.6评估频次对于个人乘用车，建议每半年进行一次评估；对于运营车辆，建议每3个月进行一次评5.7评估报告7大数据评估报告宜包含以下内容，报告模板宜使用附录B中8A.1基于正态分布的异常值评估正态分布的“3σ”原则：在正态分布中，区间(μ-3σ,μ+3σ)是随机变量X实际可能的取值区间，X落在该区间以外的概率小于千分之三，在实际问题中一般认为这种事件是不会发生的。如果变量属于A.2指标样本数据的正态曲线拟合SOC速率等指标，样本数据来自相同地区、相同车辆型号、相同时间的充电记录。示例见9A.3基于线性回归的时序趋势异常评估也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之据，n代表一个数据有n个属性（特征），m行代表一共是m个数据。数据集标签为线性回归模型的目标就是找一系列参数w来使得f(x)=xw尽可能的贴近y。如图A.3利用已有的某一类型的车辆的充电报文数据的数据集，通过梯度下降的方法训练充电指标表B.1新能源汽车动力电池大数据评估报评估日期：