本发明涉及电池短路监测技术领域，具体涉及一种监控电池短路的方法、系统以及装置。
背景技术：
电动汽车的动力电池的内短路是电池发生热失控的主要诱因之一。电池内部局部短路会导致温度快速升高，温度升高会导致更多区域发生热失控，进而导致整个电芯甚至整个电池包失效。电池发生严重内短路时，局部短路消耗电量，电压快速下降、温度快速增高、绝缘阻值快速下降。现有的监测技术通过监测动力电池上述热失控的变化过程，由电池管理系统bms(batterymanagementsystem)在电池热失控时发出报警，但是此时的情况已经严重威胁车辆和乘客安全。
动力电池出现部分严重内短路前，其已经发生轻微内短路，会额外消耗动力电池电量从而电压缓慢下降，在长时间准静置工况下通过监控动力电池电压的变化可以探测动力电池轻微内短路，而通常，动力电池在车端，动力电池使用时，会有大量电器运行产生用电干扰，或者，停车过程中对动力电池采集上传的数据较少，很难监控长时间的静置动力电池的变化，进而也无法通过bms极其有限的计算分析能力对有限的少量数据进行计算分析而获得准确的监控结果。
因而，选择动力电池经常放置的、并能长时间处于静置工况下提供持续稳定的电池检测的环境，是有意义的。
技术实现要素：
为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何准确高效率地监测到动力电池的轻微内短路的问题的监控电池短路的方法、系统以及装置。
第一方面，提供一种监控电池短路的方法，包括：接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息；根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路；根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理。
其中，所述“接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息”，具体包括：所述动力电池长时间静置于换电站，由所述换电站端对存放于所述换电站的每个动力电池中所有电芯的电信号信息进行实时采集；所述实时采集包括：采集每个所述动力电池在所述换电站充电过程以及完成充电后在所述换电站静置过程中所有电芯的电信号信息；其中，每个电芯的电信号信息至少包括：单体电压、电流、温度、以及荷电状态soc；所述换电站端将采集的每个所述动力电池的所有电芯的电信号信息上传同步到云端或换电站本地控制设备；云端或换电站本地控制设备接收所述电信号信息并对应实时采集的采集时间进行存储。
其中，所述“根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路”，具体包括：根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间；根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间；从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率；根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算；如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率；根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
其中，所述“根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间”，具体包括：对所述动力电池中所有电芯按对应的所述采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯的电流为0的时间作为停止充电的时间；所述“根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间”，具体包括：每个所述动力电池的类型对应有试验后确定的去极化时间；选择大于所述停止充电的时间加上所述去极化时间的长度的时间点，作为去极化完成、进行对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
其中，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1：
其中，vi,j是第j个电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是所述第j个电芯t1时刻的电芯电压，ti,j表示所述第j个电芯ti时刻，t1,j表示ti,j之前的所述第j个电芯t1时刻。
其中，所述在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1，具体包括：如果观测结束时间点ti＜观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从t1到t1 p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
如果观测结束时间点ti＞观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从ti到ti p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
其中，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr1。
其中，所述“根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算”，具体包括：将每个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr或sdr1与第一阈值s1进行比较；当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr大于第一阈值s1或sdr1大于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池是要进行第二阶段自放电观测与计算；当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr小于等于第一阈值s1或sdr1小于等于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转。
其中，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，其中，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内计算第j个电芯的自放电率p2sdr：
其中，ti p2_time,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的ti p2_time时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的早于ti p2_time的ti时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi,j；其中，所述第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time为第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time的n倍，n∈[2,10]。
其中，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr2。
其中，所述“根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路”，具体包括：将每个电芯的所述第二阶段自放电率p2sdr或sdr2与第二阈值s2进行比较；当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr大于第二阈值s2或sdr2大于第二阈值s2时，则判断所述电芯所在动力电池存在内短路；当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr小于等于第二阈值s2或sdr2小于等于s2时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转；其中，预先设置的第一阈值s1＞第二阈值s2＞电芯自放电规格，且s1、s2取值范围为0.1～100。
其中，所述“根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理”，具体包括：云端或换电站本地控制设备完成每个阶段的观测与计算后，将动力电池是否存在内短路的结果反馈到对应的换电站端；当换电站接收到的结果为确定所述动力电池存在内短路，则换电站触发对所述动力电池存在内短路的报警处理，包括：报警、停止使用并启动退货维修流程。
第二方面，提供一种监控电池短路的系统，包括：接收存储装置，用于接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息；分阶段计算装置，用于根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路；报警装置，根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理。
其中，所述接收存储装置具体包括：所述动力电池长时间静置于换电站，由所述换电站端对存放于所述换电站的每个动力电池中所有电芯的电信号信息进行实时采集；所述实时采集包括：采集每个所述动力电池在所述换电站充电过程以及完成充电后在所述换电站静置过程中所有电芯的电信号信息；其中，每个电芯的电信号信息至少包括：单体电压、电流、温度、以及荷电状态soc；所述换电站端将采集的每个所述动力电池的所有电芯的电信号信息上传同步到云端或换电站本地控制设备；云端或换电站本地控制设备接收所述电信号信息并对应实时采集的采集时间进行存储。
其中，所述分阶段计算装置，具体包括：停止充电时间装置，用于根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间；选择第一阶段开始装置，用于根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间；第一阶段计算装置，用于从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率；根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算；第二阶段计算装置，用于如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率；根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
其中，所述停止充电时间装置，具体包括：对所述动力电池中所有电芯按对应的所述采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯的电流为0的时间作为停止充电的时间；所述选择第一阶段开始装置，具体包括：每个所述动力电池的类型对应有试验后确定的去极化时间；选择大于所述停止充电的时间加上所述去极化时间的长度的时间点，作为去极化完成、进行对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
其中，所述第一阶段计算装置，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1：
其中，vi,j是第j个电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是所述第j个电芯t1时刻的电芯电压，ti,j表示所述第j个电芯ti时刻，t1,j表示ti,j之前的所述第j个电芯t1时刻。
其中，所述第一阶段计算装置，还包括：如果观测结束时间点ti＜观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从t1到t1 p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
如果观测结束时间点ti＞观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从ti到ti p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
其中，所述第一阶段计算装置，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr1。
其中，所述第一阶段计算装置，具体包括：将每个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr或sdr1与第一阈值s1进行比较；当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr大于第一阈值s1或sdr1大于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池是要进行第二阶段自放电观测与计算；当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr小于等于第一阈值s1或sdr1小于等于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转。
其中，所述第二阶段计算装置，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，其中，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内计算第j个电芯的自放电率p2sdr：
其中，ti p2_time,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的ti p2_time时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的早于ti p2_time的ti时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi,j；其中，所述第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time为第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time的n倍，n∈[2,10]。
其中，所述第二阶段计算装置，具体包括：在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr2。
其中，所述第二阶段计算装置，还包括：将每个电芯的所述第二阶段自放电率p2sdr或sdr2与第二阈值s2进行比较；当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr大于第二阈值s2或sdr2大于第二阈值s2时，则判断所述电芯所在动力电池存在内短路；当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr小于等于第二阈值s2或sdr2小于等于s2时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转；其中，预先设置的第一阈值s1＞第二阈值s2＞电芯自放电规格，且s1、s2取值范围为0.1～100。
其中，所述报警装置具体包括：云端或换电站本地控制设备完成每个阶段的观测与计算后，将动力电池是否存在内短路的结果反馈到对应的换电站端，当换电站接收到的结果为确定所述动力电池存在内短路，则换电站触发对所述动力电池存在内短路的报警处理，包括：报警、停止使用并启动退货维修流程。
第三方面，提供一种存储装置，该存储装置其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项所述的监控电池短路的方法。
第四方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项所述的监控电池短路的方法。
方案1、一种监控电池短路的方法，其特征在于，包括：
接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息；
根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路；
根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理。
方案2、根据方案1所述的方法，其特征在于，所述“接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息”，具体包括：
所述动力电池长时间静置于换电站，由所述换电站端对存放于所述换电站的每个动力电池中所有电芯的电信号信息进行实时采集；
所述实时采集包括：采集每个所述动力电池在所述换电站充电过程以及完成充电后在所述换电站静置过程中所有电芯的电信号信息；
其中，每个电芯的电信号信息至少包括：单体电压、电流、温度、以及荷电状态soc；
所述换电站端将采集的每个所述动力电池的所有电芯的电信号信息上传同步到云端或换电站本地控制设备；
云端或换电站本地控制设备接收所述电信号信息并对应实时采集的采集时间进行存储。
方案3、根据方案2所述的方法，其特征在于，所述“根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路”，具体包括：
根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间；
根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间；
从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率；
根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算；
如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率；
根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
方案4、根据方案3所述的方法，其特征在于，
所述“根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间”，具体包括：
对所述动力电池中所有电芯按对应的所述采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯的电流为0的时间作为停止充电的时间；
所述“根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间”，具体包括：
每个所述动力电池的类型对应有试验后确定的去极化时间；
选择大于所述停止充电的时间加上所述去极化时间的长度的时间点，作为去极化完成、进行对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
方案5、根据方案4所述的方法，其特征在于，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1：
其中，vi,j是第j个电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是所述第j个电芯t1时刻的电芯电压，ti,j表示所述第j个电芯ti时刻，t1,j表示ti,j之前的所述第j个电芯t1时刻。
方案6、根据方案5所述的方法，其特征在于，所述在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1，具体包括：
如果观测结束时间点ti＜观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从t1到t1 p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
如果观测结束时间点ti＞观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从ti到ti p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
方案7、根据方案4所述的方法，其特征在于，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr1。
方案8、根据方案5、6或7所述的方法，所述“根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算”，具体包括：
将每个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr或sdr1与第一阈值s1进行比较；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr大于第一阈值s1或sdr1大于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池是要进行第二阶段自放电观测与计算；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr小于等于第一阈值s1或sdr1小于等于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转。
方案9、根据方案8所述的方法，其特征在于，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，其中，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内计算第j个电芯的自放电率p2sdr：
其中，ti p2_time,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的ti p2_time时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的早于ti p2_time的ti时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi,j；
其中，所述第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time为第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time的n倍，n∈[2,10]。
方案10、如方案8所述的方法，其特征在于，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr2。
方案11、根据方案9或10所述的方法，其特征在于，所述“根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路”，具体包括：
将每个电芯的所述第二阶段自放电率p2sdr或sdr2与第二阈值s2进行比较；
当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr大于第二阈值s2或sdr2大于第二阈值s2时，则判断所述电芯所在动力电池存在内短路；
当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr小于等于第二阈值s2或sdr2小于等于s2时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转；
其中，预先设置的第一阈值s1＞第二阈值s2＞电芯自放电规格，且s1、s2取值范围为0.1～100。
方案12、根据方案11所述的方法，其特征在于，所述“根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理”，具体包括：
云端或换电站本地控制设备完成每个阶段的观测与计算后，将动力电池是否存在内短路的结果反馈到对应的换电站端；
当换电站接收到的结果为确定所述动力电池存在内短路，则换电站触发对所述动力电池存在内短路的报警处理，包括：报警、停止使用并启动退货维修流程。
方案13、一种监控电池短路的系统，其特征在于，包括：
接收存储装置，用于接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息；
分阶段计算装置，用于根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路；
报警装置，根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理。
方案14、根据方案13所述的系统，其特征在于，所述接收存储装置具体包括：
所述动力电池长时间静置于换电站，由所述换电站端对存放于所述换电站的每个动力电池中所有电芯的电信号信息进行实时采集；
所述实时采集包括：采集每个所述动力电池在所述换电站充电过程以及完成充电后在所述换电站静置过程中所有电芯的电信号信息；
其中，每个电芯的电信号信息至少包括：单体电压、电流、温度、以及荷电状态soc；
所述换电站端将采集的每个所述动力电池的所有电芯的电信号信息上传同步到云端或换电站本地控制设备；
云端或换电站本地控制设备接收所述电信号信息并对应实时采集的采集时间进行存储。
方案15、根据方案14所述的系统，其特征在于，所述分阶段计算装置，具体包括：
停止充电时间装置，用于根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间；
选择第一阶段开始装置，用于根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间；
第一阶段计算装置，用于从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率；根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算；
第二阶段计算装置，用于如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率；根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
方案16、根据方案15所述的系统，其特征在于，
所述停止充电时间装置，具体包括：对所述动力电池中所有电芯按对应的所述采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯的电流为0的时间作为停止充电的时间；
所述选择第一阶段开始装置，具体包括：每个所述动力电池的类型对应有试验后确定的去极化时间；选择大于所述停止充电的时间加上所述去极化时间的长度的时间点，作为去极化完成、进行对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
方案17、根据方案16所述的系统，其特征在于，所述第一阶段计算装置，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1：
其中，vi,j是第j个电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是所述第j个电芯t1时刻的电芯电压，ti,j表示所述第j个电芯ti时刻，t1,j表示ti,j之前的所述第j个电芯t1时刻。
方案18、根据方案17所述的系统，其特征在于，所述第一阶段计算装置，还包括：
如果观测结束时间点ti＜观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从t1到t1 p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
如果观测结束时间点ti＞观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从ti到ti p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
方案19、根据方案16所述的系统，其特征在于，所述第一阶段计算装置，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr1。
方案20、根据方案17、18或19所述的系统，其特征在于，所述第一阶段计算装置，具体包括：
将每个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr或sdr1与第一阈值s1进行比较；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr大于第一阈值s1或sdr1大于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池是要进行第二阶段自放电观测与计算；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr小于等于第一阈值s1或sdr1小于等于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转。
方案21、根据方案20所述的系统，其特征在于，所述第二阶段计算装置，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，其中，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内计算第j个电芯的自放电率p2sdr：
其中，ti p2_time,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的ti p2_time时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的早于ti p2_time的ti时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi,j；
其中，所述第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time为第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time的n倍，n∈[2,10]。
方案22、根据方案20所述的系统，所述第二阶段计算装置，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr2。
方案23、根据方案20或21所述的系统，所述第二阶段计算装置，还包括：
将每个电芯的所述第二阶段自放电率p2sdr或sdr2与第二阈值s2进行比较；
当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr大于第二阈值s2或sdr2大于第二阈值s2时，则判断所述电芯所在动力电池存在内短路；
当所述电芯的第二阶段自放电率p2sdr小于等于第二阈值s2或sdr2小于等于s2时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转；
其中，预先设置的第一阈值s1＞第二阈值s2＞电芯自放电规格，且s1、s2取值范围为0.1～100。
方案24、根据方案23所述的系统，其特征在于，所述报警装置具体包括：
云端或换电站本地控制设备完成每个阶段的观测与计算后，将动力电池是否存在内短路的结果反馈到对应的换电站端；
当换电站接收到的结果为确定所述动力电池存在内短路，则换电站触发对所述动力电池存在内短路的报警处理，包括：报警、停止使用并启动退货维修流程。
方案25、一种存储装置，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行方案1至12中任一项所述的监控电池短路的方法。
方案26、一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行方案1至12中任一项所述的监控电池短路的方法。
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
本发明监控电池短路的方案，对动力电池内部轻微的内短路进行监控和判断。具体地，动力电池处于稳定的影响因素少的如换电站环境，采集动力电池的所有电芯的电信号信息，并按照时间顺序存储这些大量的数据，通过静置工况下大量稳定准确的长时间的历史数据，对动力电池的电芯自放电进行分阶段分步骤的观测和计算自放电率，经过与阈值的对比确定电芯所在动力电池是否存在内短路情况，能够获得更准确的计算结果，判断成功率高。
进一步，分阶段分步骤的观测和计算主要分了第一阶段和第二阶段，并在一些步骤中结合了滑动窗口的计算方式，一旦动力电池的电芯中存在第一阶段计算的自放电率超过了阈值即大于第一阈值则需要截留进入第二阶段的观测和计算，进而完成第二阶段的观测和计算，并判断第二阶段计算的自放电率是否超过了第二阈值，如果都超过则认为存在较大内短路风险，报警进行动力电池的安全处理；否则有一个阶段计算出未超过第一阈值或第二阈值，则可以认为动力电池是无内短路风险可以正常流转使用，从而能够兼顾计算准确性和换电站的运行效率，且滑动窗口方式能更准确计算单调变化曲线的趋势变化从而节约计算资源、提高计算效率。从而高效地、准确地实现了以换电站为基础环境的实时动力电池内短路的监控。
附图说明
下面参照附图来描述本发明的具体实施方式，附图中：
图1是根据本发明的监控电池短路的技术方案的一个实施例的应用场景示意图；
图2是根据本发明的方案的一个实施例的不同动力电池充电后的电压变化曲线示意图；
图3是根据本发明的监控电池短路的方法的一个实施例的主要步骤流程示意图；
图4是根据本发明的方法的计算自放电率的过程的一实施例的主要步骤流程示意图；
图5是根据本发明的方法的一个应用实例的主要步骤流程图；
图6是根据本发明的监控电池短路的系统的一个结构框图。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“a和/或b”表示所有可能的a与b的组合，比如只是a、只是b或者a和b。术语“至少一个a或b”或者“a和b中的至少一个”含义与“a和/或b”类似，可以包括只是a、只是b或者a和b。单数形式的术语“一个”、“这个”、“某个”也可以包含复数形式。
这里先解释本发明涉及到的一些术语。
静置：电池充电后静止放置，使电池内部极片与电解液充分接触，使极片完全浸润，这样在电池极化过程中，极片表面能形成完整的sei膜，后期电池才会发挥出良好的电性能，电池组中单体电池的一致性也会变好(即能够减少极化电压，使电池电压达到平衡)。
工况：设备在和其动作有直接关系的条件下的工作状态。
单体电池即电芯：为构成动力电池的基本电池单元，多个单体电池经过串并联构成动力电池。
单体电压：单体电池的电压。
欧姆极化：即电阻极化，是指电流流过电极体系上的欧姆电阻时所引起的欧姆压降建立的极化；欧姆极化主要是溶液电阻决定，与溶液电阻率有关，电阻率高，欧姆极化高，而同时，欧姆极化又与电极间的距离有关，在有隔膜的时候，还与隔膜的厚度、层数、孔率、孔的曲折系数有关，即欧姆极化与动力电池体系或结构相关；欧姆极化与电流正比。
浓差极化/电化学极化：由于电荷传递过程迟缓造成的界面电荷分布状态的改变而引起界面电势差的改变继而建立起的极化；其大小是由电化学反应速率决定的，它与电化学反应本质有关。
自放电：动力电池在开路静置或者搁置时的自动放电现象。
自放电速率/自放电率：动力电池自动放电的速率，表示自放电的快慢。
现有技术中动力电池通常放置在电动汽车端，停车过程(车辆静止)中动力电池静置，但靠电池管理系统bms监测只能获取少量的动力电池数据，且车端数据存储量和计算能力弱，也只能对短时间内少量的电池数据进行判断，因而监测结果准确性很低；而若动力电池处于使用过程中，又会有大量的电器使用带来的干扰，则完全无法监测和判断动力电池本身是否存在短路。
而在本发明的方案的一个实施例中，利用动力电池所在换电站的环境，动力电池在充电后处于静置工况期间，由换电站端实时对各个动力电池进行自放电信号信息的采集，如：采集各个动力电池中所有单体电池(电芯)的自放电信号信息并上传到云端；待去极化完成后，在云端，通过上传来存储的自放电信号信息，进行第一阶段自放电观测与计算，判断动力电池的第一自放电率是否超过第一阈值；若第一自放电率超过第一阈值，则该动力电池将继续第二阶段自放电观测与计算，判断第二自放电率是否超过第二阈值，若超过则确定该动力电池存在风险较大的内短路，从而触发后续处理。
参阅附图1，图1是本发明的技术方案涉及的一个实施例的应用场景示意图。动力电池在出现部分严重内短路前，其已经发生轻微内短路，会额外消耗动力电池电量从而电压缓慢下降，在长时间准静置工况下通过监控动力电池电压的变化可以探测动力电池轻微内短路，从而需要寻找一种能够没有额外用电器的干扰又能够长时间置放、且还能够提供持续的实时监控的工况条件，精准获得需要计算所需的动力电池内短路情况(自放电速率/自放电率)的环境。
在确定多个换电站(如图1所示1、2、……v个换电站)，各自都具有长时间实时监控动力电池、长时间动力电池静置、且不受其他用电器干扰的工况条件，因而，可以在各个动力电池还未被换走用到电动汽车端搁置在换电站期间而对动力电池的自放电率进行检测以实现实时监控动力电池是否存在风险较大的内短路。也就是说，存放在换电站的动力电池能够实现处于换电站环境中静置，实现监控电池内短路的方案。换电站提供了动力电池长时间静置、持续采集其电信号信息的环境。
如图1所示，多个换电站1、2、……v，每个换电站各自都会长时间存放待更换给电动汽车的多个动力电池，例如：换电站1存放有多个动力电池1、2、……n，换电站2存放有多个动力电池1、2、……m，……换电站v存放有多个动力电池1、2、……x，等等。其中，n、m、v、x都表示个数，为大于0的自然数。在本发明的一个实施例中，每个换电站，这里以其中一个换电站1为例，可以通过换电站端的数据采集装置，例如：电池管理系统、具有电信号采集传感器、或者具备电信号采集功能的其他电脑/电子设备/数字设备，等等，采集每个存放在该换电站1的动力电池1、2、……n的电信号信息。具体地，由于每个动力电池中都包括至少一个到多个电芯，当动力电池在换电站充电过程中、以及充电完成之后静置于换电站期间，都可以通过换电站端的数据采集装置实时采集每个动力电池中所有电芯的：单体电压、电流、温度、荷电状态soc等电信号信息，并上传同步到云端存储。类似的，每个换电站1、2、……v都将各自对所存放的所有动力电池中的所有电芯的各个电信号信息进行实时采集、并同步上传到云端进行对应的存储。
进一步，云端可以存储长时间的、大量的数据，并且，云端还可以有多个服务器、服务器组等，利用存储的这些大量数据，进行精确计算，确定相应的换电站存放的每个动力电池的自放电速率/自放电率，进而再由此判断计算出的对应的自放电率的某个动力电池的状态是否处于较大内短路风险的情形。具体地，在换电站中，会为每个从电动汽车上换下来的动力电池充电；在充电过程中，换电站端可以采集每个动力电池中所有电芯的单体电压、电流、温度、荷电状态soc等电信号信息，其中，充电过程中采集的动力电池的电压(所有电芯的单体电压)至少包括有端电压、欧姆极化、浓差极化/电化学极化，等等。而当完成了充电、撤去电流后即充电完成后，动力电池是需要一定时间才能去除极化影响(即去极化)，而后恢复到相应荷电状态soc对应的端电压，这个过程时间长短即上述去极化的一定时间(下面称为：去极化时间t_polarization)与不同的电池设计、结构、充电电流等因素有关。如图2所示根据本发明的方案的一个实施例中，不同动力电池充电后的电压变化曲线示意图：纵轴为动力电池的电芯的单体电压(下称电芯电压)，横轴为静置未使用的动力电池的自放电监控时间；t0时刻假设为初始时刻，停止充电，而经过一段时间后到t1时刻假设为第一阶段开始时刻，完成了去极化过程，即经过了t1-t0这段时间已经完成了去极化。其中，可以设定t1＞t0 t_polarization。一个例子：先对各种类型/规格的电池进行充电试验，根据试验结果累计得到每种类型/规格电池对应的去极化时间“t_polarization”，然后，在实际应用时，根据电池类型/规格直接调取相应的t_polarization，根据“t1＞t0 t_polarization”的原则设定t1。由于动力电池的这些自放电的电信号信息都已经实时采集并同步上传给了云端进行存储了的，从而云端的服务器等，可以对相应的每个动力电池进行多阶段分步骤的观测与计算，以保证准确计算的同时还能兼顾换电站的运行效率(即不存在大风险的内短路的动力电池可以直接提供给电动汽车)。
第一，进行第一阶段自放电观测与计算。动力电池完成去极化后，动力电池的电压基本平稳，在短时间内比如7天内，基本没有变化，参见图2所示的类型1；一旦发生较严重的内短路则电压会快速下降，参见图2所示的类型3。其中，计算动力电池自放电的自放电率，可以是通过观测动力电池中任意一个电芯的自放电即电芯电压根据时间的变化情况进而计算确定的。
一个实施例中，观测与计算的原理：可以通过计算t1时刻之后的电压变化过程来评估动力电池内短路的情形；假设t1时刻动力电池1的j电芯电压为v_1j，而在t1时刻之后经过一段时间，比如到ti时刻，动力电池处于自放电观测的第一阶段时间长度p1_time内，ti时刻的j电芯电压为v_ij；计算动力电池的自放电率，可以是观测其中某个电芯，比如j电芯在从t1时刻经过一段时间到达ti时刻，且该ti-t1处于第一阶段观测与计算自放电的时间长度p1_time内，则根据j电芯的电压变化情况进行计算和观测；其中，i表示第i个，为大于1的自然数；j表示第j个，j为大于等于1的自然数，p1_time的取值范围可以在1～24小时，比如可以根据需要设定为p1_time＝2小时、p1_time＝1小时，等等；具体地，根据上述观测与计算原理进行第一阶段自放电率p1sdr计算，如公式1所示：
其中，vi,j是j电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是j电芯t1时刻的电芯电压，ti,j是j电芯ti时刻，t1,j是j电芯t1时刻。这里，ti-t1的时间长度是在p1_time内，ti＜t1 p1_time。进一步，该观测与计算原理的公式1的结果，需要取绝对值，如图2所示，观测电压变化曲线是递减的，往往下一个时刻的电压小于上一个时刻的。由此，对计算获得的自放电率p1sdr可以进行分析观测。更具体地，在分阶段、分步骤的观测与计算电池自放电虑p1sdr的过程中，可以分按照下面的具体方式进行：
a)如果ti＜t1 p1_time，则第一阶段可以选择从t1到ti期间做观测与计算，通过公式2得到第一阶段自放电率p1sdr：
这里，ti＜t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1观测到ti的时间段是在第一阶段自放电观测与计算时间p1_time之内，即短于第一阶段的时间长度。这样，可以选择从t1一直到t1 p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。而如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
b)如果ti＞t1 p1_time，则采用滑动窗口计算p1_time时间长度内的自放电率p1sdr，比如提取ti至ti p1_time这段时间的电芯电压进行观测与计算。计算第一阶段自放电率p1sdr如公式3：
这里，ti＞t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1观测到ti的时间段是超过了第一阶段自放电观测与计算时间p1_time，即长于第一阶段的时间，这样，可以滑过t1时刻，选择从ti时刻开始一直到ti p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
在b)中利用滑动窗口计算方式能准确计算单调变化曲线的趋势变化，并节约云端的计算资源，提高计算效率。
第二，进行第二阶段自放电观测与计算。该第二阶段的观测与计算的时间长度p2_time更长，并主要针对第一阶段被判断为存在内短路高风险的动力电池。其观测与计算自放电率p2sdr的方式类似第一阶段。
一个例子，可以设定时间长度p2_time为p1_time的n倍，倍数n的取值在2～10之间。在此阶段，可以观测并计算第二阶段自放电率p2sdr，如公式4所示：
其中，ti p2_time,j表示为从某个开始第二阶段的时刻ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的某个时间点ti p2_time时刻，此时对应的j电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的早于ti p2_time的某个作为开始的时间点ti时刻，此时对应的j电芯的电芯电压为vi,j。
进一步，如果计算出的p2sdr＞s2(第二阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而确定触发对该动力电池的报警、停止使用并且启动退货维修流程等后续处理。如果计算出的p2sdr没有大于第二阈值s2，例如：p2sdr≤s2，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s2的取值范围可以为0.1～100。
其中，可以预设s1＞s2＞电芯自放电规格。
再进一步，可以采用线性拟合方法来计算某个动力电池的自放电率sdr，以替代每个阶段中的计算方式，也就是，第一阶段和第二阶段的计算都用该线性拟合方式。例如：线性拟合方法，对某个动力电池一定时间范围内的所有j电芯的电压进行线性拟合计算，将斜率作为自放电率sdr，即sdr＝k，线性拟合公式如公式5：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点。
同样，可以对k的结果即自放电率sdr与s1、s2做比较(sdr1和sdr2)，比如：第一阶段，计算出自放电率sdr1＞s1，则留待第二阶段继续观测；如果第二阶段计算出sdr2＞s2，则触发报警等后续处理，否则表示动力电池正常；而第一阶段如果sdr1不大于s1，则表示动力电池正常，即比较判断观测分析的方式与前述第一、第二阶段描述的方式一样，只是每个阶段的自放电率sdr1、sdr2的计算方式相对简单，准确性相对低一点。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果给各个换电站。对于有内短路风险的动力电池的情况，如图1所示，云端服务器计算完成后反馈结果到各个换电站，触发对应的各个换电站中的相应的一个或多个动力电池的后续处理：报警、停止使用并启动退货维修流程等等。
参阅附图3，图3是根据本发明的监控电池短路的方法的一个实施例的主要步骤流程示意图。该实施例中，至少包括以下步骤：
步骤s310：接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息。
在一个实施例中，动力电池静置在换电站中，换电站端对存放在换电站的每个动力电池进行充电，并且，完成充电后在未提供给电动汽车之前都静置在所述换电站。换电站端在充电过程中以及在结束充电/充电完成后，可以通过采集数据装置对每个静置在换电站中的动力电池进行电信号信息的采集。具体如：换电站中，具有采集数据的传感器的电脑，可以监测每个动力电池的情况；在对其充电的过程中以及充电完成后的静置状态下都进行每个动力电池的所有电芯的单体电压、电流、温度、荷电状态soc等电信号信息的实时采集，进而实时上传以同步与换电站连接的云端，由云端的存储设备接收并存储。一个例子，电信号信息的存储可以是对应每个动力电池中各个电芯的采集时间进行存储的。
这样，动力电池的轻微内短路的监测，需要最准确的数据获取，而最准确的数据获取，可以通过监测动力电池静置一段时间内的电池电压降低速率来进行判断，从而确定电池内短路的情况。基于换电站的静置场景，在动力电池没有额外用电器干扰、能够长时间静置存放、能够提供持续的实时监控的工况条件，进而，能够精确获取动力电池的电信号信息，从而有助于后续分阶段算法设计的自放电观测和自放电率计算的数据更充分准确，提高自放电率的计算准确性，进而精准地判断动力电池内短路的情况。并且，以往计算动力电池自放电率需要将电池从车上卸下来，成本高昂，而对于采用换电站体系的流通电池体系，通过电池在换电存放时进行数据监控进而做计算，成本大大降低。
步骤s320，根据每个去极化完成后的动力电池中每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
在一个实施方式中，主要设计了分阶段计算，其利用云端能够存储动力电池长时间的、海量的数据，并通过这些数据可以精准计算电池自放电率，进而在后续对电池进行状态判断，比如是否短路等。并且，在计算过程中，改进了算法方式，通过多阶段分步骤的方式如上述两个阶段，既能够兼顾计算准确性，又能够保证换电站运营效率即第一阶段没有超出阈值的电池能够直接进入运转提供给需要电池的电动汽车。
在一个实施例中，参见图4所示的根据本发明的方法的计算自放电率的过程的一实施例的主要步骤流程示意图。
步骤s3201，根据对应每个电芯的电信号信息的采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间。
一个例子中，每个电芯的电信号信息按照实时采集时间上传同步到云端进行对应存储，即找到每个电芯的电信号信息就能找到对应的每个采集时间。进一步，一个例子中，还可以按采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯(即对应的动力电池)的电流为0的时间点，作为电池停止充电的时刻t0。
步骤s3202，根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯相应电信号信息中的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
具体地，可以先根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间(t_polarization)，设置所述动力电池去极化完成的时间。一个实施例中，由于动力电池充电过程中，电芯的电压除了端电压，还可能存在欧姆极化、浓差极化/电化学极化等，一旦完成充电撤去电流后，电池需要一定时间才能去除极化影响，因而，动力电池充电完成后需要去极化时间。这个时间长短t_polarization与不同的电池设计、结构、充电电流等因素有关，参见图2所示的电压变化曲线，t0时停止充电而t1时完成去极化过程，一般要求t1＞t0 t_polarization，即完全地去极化完成。一个例子，对于不同类型或者说规格的动力电池而言，可以通过对各种类型/规格的动力电池做充电试验后，根据试验结果累计得到每种类型/规格的动力电池对应的去极化时间即去极化时长t_polarization，作为相应类型/规格的动力电池的固定参数记录，即知道动力电池的类型/规格(比如型号编码)就能获得该动力电池对应的去极化时间t_polarization。然后，根据t1＞t0 t_polarization的原则以及实际需求，结合已经确定的t0，最终确定完全去除极化后的去极化完成的时间最短为t0 t_polarization，这样可以选择各个电芯的电信号信息对应的采集时间中哪个适合作为第一阶段自放电观测与计算的开始时间t1。比如：换电站1的某个型号为r的动力电池i的去极化时间t_polarization＝2小时，t0为2020年1月2日14点，则可以确定16点以后的某个时间例如t1为2020年1月2日16:30这个时间点可以作为该动力电池i去极化完成后开始进行第一阶段自放电的观测与计算，即表示该天的下午4点半，换电站r型号的动力电池i已经去极化完成，这个时间即为可以开始对动力电池i进行第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
步骤s3203，从选择的所述第一阶段自放电观测与计算的起始时间开始，对每个动力电池中每个电芯的电信号信息中的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率(p1sdr)，以确定所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算。
一个实施例中，云端存储有大量的某个换电站上传上来的某个动力电池的所有电芯的电信号信息。每个电芯的电信号信息都至少包括该电芯在某个时间点/时刻的对应电芯电压。在动力电池去极化完成后，动力电池的电压处于基本平稳的状态，在短时间内，例如7天，基本不会有变化，如图2类型1所示，如果一旦发生了内短路电压会快速下降，如图2类型3所示，从而，可以通过计算极化完成后选择的第一阶段自放电观测与计算的起始时间t1以后电压变化过程来评估电池内短路情况。
其中，观测与计算的原理：可以通过计算t1时刻之后的电压变化过程来评估动力电池内短路的情形；假设t1时刻动力电池1的j电芯电压为v_1j，而在t1时刻之后经过一段时间，比如到ti时刻，动力电池处于自放电观测的第一阶段时间长度p1_time内，ti时刻的j电芯电压为v_ij；计算动力电池的自放电率，可以是观测其中某个电芯，比如j电芯在从t1时刻经过一段时间到达ti时刻，且该ti-t1处于第一阶段观测与计算自放电的时间长度p1_time内，则根据j电芯的电压变化情况进行计算和观测；其中，i表示第i个，为大于1的自然数；j表示第j个，j为大于等于1的自然数，p1_time的取值范围可以在1～24小时，比如可以根据需要设定为p1_time＝2小时、p1_time＝1小时，等等；具体地，根据上述观测与计算原理进行第一阶段自放电率p1sdr计算，如公式1所示：
其中，vi,j是j电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是j电芯t1时刻的电芯电压，ti,j是j电芯ti时刻，t1,j是j电芯t1时刻。这里，ti-t1的时间长度是在p1_time内，ti＜t1 p1_time。进一步，该观测与计算原理的公式1的结果，是取绝对值的结果，如图2所示，观测电压变化曲线是递减的，往往下一个时刻的电压小于上一个时刻的。由此，对计算获得的自放电率p1sdr可以进行分析观测。
基于上述原理，在一个实施例中：从t1开始观测到ti，具体分下列情形进行计算
a)如果ti＜t1 p1_time，则第一阶段可以选择从t1到ti期间做观测与计算，通过公式2得到第一阶段自放电率p1sdr：
这里，ti＜t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1开始观测直到ti的时间段是在第一阶段自放电观测与计算时间长度p1_time之内，即短于第一阶段的时间长度。这样，可以选择从t1一直到t1 p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
例1：p1_time＝1小时，t_polarization＝2小时，某动力电池充电结束时间t0＝13:00，选择第一阶段起始时间t1(周期1)开始，t1＝16:00，t1-t0＞2即确定选择的t1是去极化完成之后。如果ti＜t1 1，比如ti＝16:30，就可以提取t1到t1 1这段时间内的动力电池的对应的每个电芯的电芯电压做分析，比如，任意的一个电芯j在16:00-17:00这段时间内的各个时间点对应的电芯电压做分析。如：tt_i,j＝16:50，tt_1,j＝16:00，以及对应16:50的电芯电压vt_i,j＝1，16:00的电芯电压vt_1,j＝1.01，p1sdr＝0.012。
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。而如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。承例1：p1sdr为0.012、s1为0.2，则0.012＜s1，则直接正常流转，若p1sdr为0.3则0.3＞s1，触发周期2；也就是说，若某个动力电池中的所有电芯的电芯电压在第一阶段自放电观测与计算(周期1)中都没有p1sdr＞s1的情形则不触发进入第二阶段自放电观测与计算；否则，若某个动力电池中任意一个电芯的电芯电压在周期1中存在p1sdr＞s1的情形则认为可能该动力电池有轻微内短路存在，有较大风险，则触发第二阶段自放电观测与计算(周期2)。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
b)如果ti＞t1 p1_time，则采用滑动窗口计算p1_time时间长度内的自放电率p1sdr，比如提取ti至ti p1_time这段时间的电芯电压进行观测与计算。计算第一阶段自放电率p1sdr如公式3：
这里，ti＞t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1观测到ti的时间段是超过了第一阶段自放电观测与计算时间p1_time，即长于第一阶段的时间，这样，可以滑过t1时刻，选择从ti时刻开始一直到ti p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
例2：p1_time＝1小时，t_polarization＝2小时，某动力电池充电结束时间t0＝13:00，选择第一阶段起始时间t1(周期1)开始，t1＝16:00，t1-t0＞2即确定选择的t1是去极化完成之后。如果ti＞t1 1，比如ti＝17:10，就可以提取ti到ti 1这段时间内的动力电池的对应的每个电芯的电芯电压做分析，比如，该动力电池的任意的一个电芯j在17:30-18:30这段时间内的各个时间点对应的电芯电压做分析。如：tt_i,j＝18:30，
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。承例2：p1sdr为0.36、s1为0.2，则0.36＞s1，则触发周期2，若p1sdr为0.1则0.1＜s1，直接正常流转；也就是说，若某个动力电池中的所有电芯的电芯电压在第一阶段自放电观测与计算(周期1)中都没有p1sdr＞s1的情形则不触发进入第二阶段自放电观测与计算；否则，若某个动力电池中任意一个电芯的电芯电压在周期1中存在p1sdr＞s1的情形则认为可能该动力电池有轻微内短路存在，有较大风险，则触发第二阶段自放电观测与计算(周期2)。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
在b)中利用滑动窗口计算方式能准确计算单调变化曲线的趋势变化，并节约云端的计算资源，提高计算效率。
再进一步，可以采用线性拟合方法来计算某个动力电池的自放电率sdr，以替代每个阶段中的计算方式，也就是，周期1的计算都用该线性拟合方式。例如：线性拟合方法，对某个动力电池一定时间范围内的所有电芯中任意一个j电芯的电芯电压进行线性拟合计算，将斜率作为自放电率sdr1，即sdr＝k，线性拟合公式如公式5：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点。
同样，可以对k的结果即自放电率sdr1与s1做比较，比如：周期1，计算出自放电率sdr1＞s1，则留待第二阶段即周期2继续观测，否则，若不存在电芯的电压变化即自放电率sdr1＞s1的情况则该动力电池正常流转。
步骤s3204，当确定所述电芯所在的动力电池是进行第二阶段自放电观测与计算时，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度(p2_time)，选择第一阶段自放电观测与计算的结束之后的时间开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率(p2sdr)，以确定所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
具体地，第二阶段自放电观测与计算(周期2)针对周期1被判断为存在内短路高风险的动力电池。第二阶段开始时间在该电芯所在动力电池的第一阶段完成之后、选择某个时间作为开始时间点，如图2所示t2、t3等，并且，第二阶段自放电观测与计算从而得到自放电率p2sdr的方式类似第一阶段。
一个例子，可以设定时间长度p2_time为p1_time的n倍，倍数n的取值在2～10之间。在此阶段，可以观测并计算第二阶段自放电率p2sdr，如公式4所示：
其中，ti p2_time,j表示为从某个开始第二阶段后的某个时刻ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的某个时间点ti p2_time时刻，此时对应的j电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为从某个开始第二阶段后的某个时刻ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的早于ti p2_time的某个作为开始的时间点ti时刻，此时对应的j电芯的电芯电压为vi,j。例子参见前述a)和b)中的例1、例2的计算。
进一步，如果计算出的p2sdr＞s2(第二阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而确定触发对该动力电池的报警、停止使用并且启动退货维修流程等后续处理。如果计算出的p2sdr没有大于第二阈值s2，例如：p2sdr≤s2，则判断j电芯不存在轻微内短路，当j电芯所在动力电池的所有电芯都不存在p2sdr＞s2的情况，则表明该动力电池内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候就可以更换去使用。其中，s2的取值范围可以为0.1～100。
其中，可以预设s1＞s2＞电芯自放电规格。
再进一步，第二阶段的自放电率也可以采用线性拟合方法来计算某个动力电池的自放电率sdr2，以替代每个阶段中的计算方式，也就是，第二阶段的计算都用该线性拟合方式。例如：线性拟合方法，对某个动力电池一定时间范围内的所有j电芯的电压进行线性拟合计算，将斜率作为自放电率sdr2，即sdr2＝k，线性拟合公式如公式5：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点。
同样，可以对k的结果即自放电率sdr2与s2做比较，比如：如果第二阶段计算出sdr2＞s2，则触发报警等后续处理，否则表示动力电池正常。
通过分阶段设计、滑动窗口等设计和计算，减少了计算资源、运营资源等消耗。同时，将自放电计算分为时间较短的观察周期1和时间较长的观察周期2，通过周期1的情况变化来触发周期2的观察，截留少部分风险较高的动力电池，保证了计算准确性的同时能够不影响整个换电站电池流通运营，即能够兼顾运营。
步骤s330，根据确定所述电芯所在的动力电池存在内短路，触发对所述动力电池的安全处理。
具体例如，可以由云端完成观测与计算后反馈结果给各个换电站。对于有内短路风险的动力电池的情况，如图1所示，云端服务器计算完成后反馈结果到各个换电站，从而触发对应的各个换电站中的相应的一个或多个动力电池的后续处理，即对动力电池的安全处理：报警、停止使用并启动退货维修流程等等。报警可以输出报警信息或提供各种警告声、光和/或电等信号。
另一个实施例中，本发明的可以将云端对动力电池的内短路监控计算移植到各个换电站本地控制设备的软件内部执行。
需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。
下面结合图5根据本发明的监控电池短路的方法的一个应用软件控制的实例的流程图，对本发明的做进一步具体的说明。
步骤1，静置动力电池的环境例如换电站端，采集每个存放的动力电池中所有电芯的单体电压、电流、温度、电荷等信号信息，包括充电期间和结束充电后静置阶段的信息，并实时上传同步到云端或本地换电站的控制设备内进行存储以及后续计算。在云端或者另一个实施例的换电站控制软件内部具有计算能力和数据存储能力。
步骤2，云端或本地端通过同步上传的实时信息，进行监控计算，具体地，先确定某个动力电池充电结束(停止充电)的时间t0。可以通过判断某个时间是否充电结束，即是否将这个时间定为t0。
步骤3，所述某个动力电池静置于换电站，未使用，则t0后去极化，对t0后的时间进行监测，当监测到时间t1时，判断t1-t0是否大于去极化过程的时间长度t_polarization。是，则进入步骤4第一阶段自放电观测与计算。否则，等待去极化过程完成，找到去极化完成的时间点t1。云端或本地控制设备可以进行监测。
步骤4，进入第一阶段自放电观测与计算(周期1)，例如图2所示从t1到t2，结束后计算出的某个动力电池中一个或多个电芯的电芯电压在该周期1的变化，即自放电率p1sdr。云端服务器等或本地控制设备处理装置进行计算。
步骤5，判断该p1sdr/sdr1是否大于第一阈值s1，大于则认为可能存在轻微内短路的情形，因而对应该自放电率的电芯所在的某个动力电池需要留下继续进行下一阶段的自放电观测与计算，进入步骤6；不大于则认为对应自放电率的电芯无轻微的内短路，因而当某个动力电池中的所有电芯都无轻微内短路时，表明该某个动力电池正常，可以流转。云端或本地控制设备将计算和判断的结果反馈给换电站。
步骤6，将经过第一阶段观测与计算，确定自放电率大于s1的电芯所在的某个动力电池进行第二阶段观测与计算(周期2)，例如图2所示从t2到t3。周期2的时间长度比周期1长，比如周期1的n倍。同样在结束后计算出该某个动力电池中一个或多个电芯的电芯电压在该周期2的变化，即自放电率p2sdr/sdr2。云端服务器等或本地控制设备处理装置进行监测与计算。
步骤7，判断该p2sdr是否大于第二阈值s2，大于则认为可能存在轻微内短路的情形，因而，对应该自放电率的电芯所在的某个动力电池需要对其报警(如步骤8：提供报警信息)等各种关于电池安全的后续处理；不大于则认为对应自放电率的电芯无轻微的内短路，因而当某个的动力电池中所有电芯都无轻微内短路时，表明该某个动力电池正常，可以流转。云端或本地控制设备将计算和判断的结果反馈给换电站。
步骤8，对实时监控后确定存在内短路的动力电池进行安全处理，比如报警等。换电站获得反馈结果后触发对相应的动力电池进行各种处理，如安全处理(报警)。而换点站若从前面步骤5、步骤7获得的反馈结果为无内短路情况，则该动力电池可以正常流转。
其中，s1＞s2＞电芯自放电规格，且第一阈值s1、第二阈值s2取值范围在0.1至100。
参考图6，图6是根据本发明的监控电池短路的系统的一个实施例的主要结构示意图。其中，该系统至少包括：
接收存储装置610，用于接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息。在一个实施例中，动力电池静置在换电站，换电站端对存放在换电站的每个动力电池进行充电，并且，完成充电后在未提供给电动汽车之前都静置在所述换电站。换电站端在充电过程中以及在结束充电/充电完成后，可以通过采集数据装置对每个静置在换电站中的动力电池进行电信号信息的采集。具体如：换电站中，具有采集数据的传感器的电脑，可以监测每个动力电池的情况；在对其充电的过程中以及充电完成后的静置状态下都进行每个动力电池的所有电芯的单体电压、电流、温度、荷电状态soc等电信号信息的实时采集，进而实时上传以同步与换电站连接的云端，由云端的存储设备接收并存储。一个例子，电信号信息的存储可以是对应每个动力电池中各个电芯的采集时间进行存储的。这样，动力电池的轻微内短路的监测，需要最准确的数据获取，而最准确的数据获取，可以通过监测动力电池静置一段时间内的电池电压降低速率来进行判断，从而确定电池内短路的情况。基于换电站的静置场景，在动力电池没有额外用电器干扰、能够长时间静置存放、能够提供持续的实时监控的工况条件，进而，能够精确获取动力电池的电信号信息，从而有助于后续分阶段算法设计的自放电观测和自放电率计算的数据更充分准确，提高自放电率的计算准确性，进而精准地判断动力电池内短路的情况。并且，以往计算动力电池自放电率需要将电池从车上卸下来，成本高昂，而对于采用换电站体系的流通电池体系，通过电池在换电存放时进行数据监控进而做计算，成本大大降低。
分阶段计算装置620，用于根据每个去极化完成后的动力电池中每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
该装置主要设计了分阶段计算，其利用云端能够存储动力电池长时间的、海量的数据，并通过这些数据可以精准计算电池自放电率，进而在后续对电池进行状态判断，比如是否短路等。并且，在计算过程中，改进了算法方式，通过多阶段分步骤的方式如上述两个阶段，既能够兼顾计算准确性，又能够保证换电站运营效率即第一阶段没有超出阈值的电池能够直接进入运转提供给需要电池的电动汽车。
在一个实施例中，分阶段计算装置620还包括：
停止充电时间装置6201，用于根据对应每个电芯的电信号信息的采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间。一个例子中，每个电芯的电信号信息按照实时采集时间上传同步到云端进行对应存储，即找到每个电芯的电信号信息就能找到对应的每个采集时间。进一步，一个例子中，还可以按采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯(即对应的动力电池)的电流为0的时间点，作为电池停止充电的时刻t0。
选择第一阶段开始装置6202，用于根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯相应电信号信息中的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间。具体地，可以先根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间(t_polarization)，设置所述动力电池去极化完成的时间。一个实施例中，由于动力电池充电过程中，电芯的电压除了端电压，还可能存在欧姆极化、浓差极化/电化学极化等，一旦完成充电撤去电流后，电池需要一定时间才能去除极化影响，因而，动力电池充电完成后需要去极化时间。这个时间长短t_polarization与不同的电池设计、结构、充电电流等因素有关，参见图2所示的电压变化曲线，t0时停止充电而t1时完成去极化过程，一般要求t1＞t0 t_polarization，即完全地去极化完成。一个例子，对于不同类型或者说规格的动力电池而言，可以通过对各种类型/规格的动力电池做充电试验后，根据试验结果累计得到每种类型/规格的动力电池对应的去极化时间即去极化时长t_polarization，作为相应类型/规格的动力电池的固定参数记录，即知道动力电池的类型/规格(比如型号编码)就能获得该动力电池对应的去极化时间t_polarization。然后，根据t1＞t0 t_polarization的原则以及实际需求，结合已经确定的t0，最终确定完全去除极化后的去极化完成的时间最短为t0 t_polarization，这样可以选择各个电芯的电信号信息对应的采集时间中哪个适合作为第一阶段自放电观测与计算的开始时间t1。比如：换电站1的某个型号为r的动力电池i的去极化时间t_polarization＝2小时，t0为2020年1月2日14点，则可以确定16点以后的某个时间例如t1为2020年1月2日16:30这个时间点可以作为该动力电池i去极化完成后开始进行第一阶段自放电的观测与计算，即表示该天的下午4点半，换电站r型号的动力电池i已经去极化完成，这个时间即为可以开始对动力电池i进行第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
第一阶段计算装置6203，用于从选择的所述第一阶段自放电观测与计算的起始时间开始，对每个动力电池中每个电芯的电信号信息中的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率(p1sdr)，以确定所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算。一个实施例中，云端存储有大量的某个换电站上传上来的某个动力电池的所有电芯的电信号信息。每个电芯的电信号信息都至少包括该电芯在某个时间点/时刻的对应电芯电压。在动力电池去极化完成后，动力电池的电压处于基本平稳的状态，在短时间内，例如7天，基本不会有变化，如图2类型1所示，如果一旦发生了内短路电压会快速下降，如图2类型3所示，从而，可以通过计算极化完成后选择的第一阶段自放电观测与计算的起始时间t1以后电压变化过程来评估电池内短路情况。
其中，观测与计算的原理：可以通过计算t1时刻之后的电压变化过程来评估动力电池内短路的情形；假设t1时刻动力电池1的j电芯电压为v_1j，而在t1时刻之后经过一段时间，比如到ti时刻，动力电池处于自放电观测的第一阶段时间长度p1_time内，ti时刻的j电芯电压为v_ij；计算动力电池的自放电率，可以是观测其中某个电芯，比如j电芯在从t1时刻经过一段时间到达ti时刻，且该ti-t1处于第一阶段观测与计算自放电的时间长度p1_time内，则根据j电芯的电压变化情况进行计算和观测；其中，i表示第i个，为大于1的自然数；j表示第j个，j为大于等于1的自然数，p1_time的取值范围可以在1～24小时，比如可以根据需要设定为p1_time＝2小时、p1_time＝1小时，等等；具体地，根据上述观测与计算原理进行第一阶段自放电率p1sdr计算，如公式1所示：
其中，vi,j是j电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是j电芯t1时刻的电芯电压，ti,j是j电芯ti时刻，t1,j是j电芯t1时刻。这里，ti-t1的时间长度是在p1_time内，ti＜t1 p1_time。进一步，该观测与计算原理的公式1的结果，可以取绝对值，如图2所示，观测电压变化曲线是递减的，往往下一个时刻的电压小于上一个时刻的。由此，对计算获得的自放电率p1sdr可以进行分析观测。
基于上述原理，在一个实施例中：从t1开始观测到ti，具体分下列情形进行计算
a)如果ti＜t1 p1_time，则第一阶段可以选择从t1到ti期间做观测与计算，通过公式2得到第一阶段自放电率p1sdr：
这里，ti＜t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1开始观测直到ti的时间段是在第一阶段自放电观测与计算时间长度p1_time之内，即短于第一阶段的时间长度。这样，可以选择从t1一直到t1 p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
例1：p1_time＝1小时，t_polarization＝2小时，某动力电池充电结束时间t0＝13:00，选择第一阶段起始时间t1(周期1)开始，t1＝16:00，t1-t0＞2即确定选择的t1是去极化完成之后。如果ti＜t1 1，比如ti＝16:30，就可以提取t1到t1 1这段时间内的动力电池的对应的每个电芯的电芯电压做分析，比如，任意的一个电芯j在16:00-17:00这段时间内的各个时间点对应的电芯电压做分析。如：tt_i,j＝16:50，tt_1,j＝16:00，以及对应16:50的电芯电压vt_i,j＝1，16:00的电芯电压vt_1,j＝1.01，p1sdr＝0.012。
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。而如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。承例1：p1sdr为0.012、s1为0.2，则0.012＜s1，则直接正常流转，若p1sdr为0.3则0.3＞s1，触发周期2；也就是说，若某个动力电池中的所有电芯的电芯电压在第一阶段自放电观测与计算(周期1)中都没有p1sdr＞s1的情形则不触发进入第二阶段自放电观测与计算；否则，若某个动力电池中任意一个电芯的电芯电压在周期1中存在p1sdr＞s1的情形则认为可能该动力电池有轻微内短路存在，有较大风险，则触发第二阶段自放电观测与计算(周期2)。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
b)如果ti＞t1 p1_time，则采用滑动窗口计算p1_time时间长度内的自放电率p1sdr，比如提取ti至ti p1_time这段时间的电芯电压进行观测与计算。计算第一阶段自放电率p1sdr如公式3：
这里，ti＞t1 p1_time，ti表示第一阶段进行电压自放电观测到的时间点，已经过去的时间，且从t1观测到ti的时间段是超过了第一阶段自放电观测与计算时间p1_time，即长于第一阶段的时间，这样，可以滑过t1时刻，选择从ti时刻开始一直到ti p1_time这段时间内的电压进行分析。
其中，
进一步，如果计算出的p1sdr＞s1(第一阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而触发对该动力电池的截留，继续进入第二阶段自放电观测与计算。如果计算出的p1sdr没有大于第一阈值s1，例如：p1sdr≤s1，则判断j电芯不存在轻微内短路，j电芯所在动力电池的内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候更换去使用。其中，s1的取值范围可以为0.1～100。承例2：p1sdr为0.36、s1为0.2，则0.36＞s1，则触发周期2，若p1sdr为0.1则0.1＜s1，直接正常流转；也就是说，若某个动力电池中的所有电芯的电芯电压在第一阶段自放电观测与计算(周期1)中都没有p1sdr＞s1的情形则不触发进入第二阶段自放电观测与计算；否则，若某个动力电池中任意一个电芯的电芯电压在周期1中存在p1sdr＞s1的情形则认为可能该动力电池有轻微内短路存在，有较大风险，则触发第二阶段自放电观测与计算(周期2)。
进一步，可以由云端完成观测与计算后反馈结果(包括正常的和留待下阶段继续观测的情形)给各个换电站。
在b)中利用滑动窗口计算方式能准确计算单调变化曲线的趋势变化，并节约云端的计算资源，提高计算效率。
再进一步，可以采用线性拟合方法来计算某个动力电池的自放电率sdr，以替代每个阶段中的计算方式，也就是，周期1的计算都用该线性拟合方式。例如：线性拟合方法，对某个动力电池一定时间范围内的所有电芯中任意一个j电芯的电芯电压进行线性拟合计算，将斜率作为自放电率sdr1，即sdr1＝k，线性拟合公式如公式5：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点。同样，可以对k的结果即自放电率sdr1与s1做比较，比如：周期1，计算出自放电率sdr1＞s1，则留待第二阶段即周期2继续观测，否则，若不存在电芯的电压变化即自放电率sdr1＞s1的情况则该动力电池正常流转。
第二阶段计算装置6204，用于当确定所述电芯所在的动力电池是进行第二阶段自放电观测与计算时，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度(p2_time)，选择第一阶段自放电观测与计算的结束之后的时间开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率(p2sdr)，以确定所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
具体地，第二阶段自放电观测与计算(周期2)针对周期1被判断为存在内短路高风险的动力电池。第二阶段开始时间在该电芯所在动力电池的第一阶段完成之后、选择某个时间作为开始时间点，如图2所示t2、t3等，并且，第二阶段自放电观测与计算从而得到自放电率p2sdr的方式类似第一阶段。一个例子，可以设定时间长度p2_time为p1_time的n倍，倍数n的取值在2～10之间。在此阶段，可以观测并计算第二阶段自放电率p2sdr，如公式4所示：
其中，ti p2_time,j表示为从某个开始第二阶段后的某个时刻ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的某个时间点ti p2_time时刻，此时对应的j电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为从某个开始第二阶段后的某个时刻ti到ti p2_time这段时间内选择的、对j电芯电压进行观测的早于ti p2_time的某个作为开始的时间点ti时刻，此时对应的j电芯的电芯电压为vi,j。例子参见前述a)和b)中的例1、例2的计算。
进一步，如果计算出的p2sdr＞s2(第二阈值)，则判断j电芯存在相对比较严重的轻微内短路，从而j电芯所在的动力电池的内短路风险也较高，该动力电池不能被直接分配给电动汽车使用而确定触发对该动力电池的报警、停止使用并且启动退货维修流程等后续处理。如果计算出的p2sdr没有大于第二阈值s2，例如：p2sdr≤s2，则判断j电芯不存在轻微内短路，当j电芯所在动力电池的所有电芯都不存在p2sdr＞s2的情况，则表明该动力电池内短路风险较低，属于正常范围，可以正常流转，如有电动汽车需要的时候就可以更换去使用。其中，s2的取值范围可以为0.1～100。
其中，可以预设s1＞s2＞电芯自放电规格。
再进一步，第二阶段的自放电率也可以采用线性拟合方法来计算某个动力电池的自放电率sdr2，以替代每个阶段中的计算方式，也就是，第二阶段的计算都用该线性拟合方式。例如：线性拟合方法，对某个动力电池一定时间范围内的所有j电芯的电压进行线性拟合计算，将斜率作为自放电率sdr2，即sdr2＝k，线性拟合公式如公式5：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点。同样，可以对k的结果即自放电率sdr2与s2做比较，比如：如果第二阶段计算出sdr2＞s2，则触发报警等后续处理，否则表示动力电池正常。
通过分阶段设计、滑动窗口等设计和计算，减少了计算资源、运营资源等消耗。同时，将自放电计算分为时间较短的观察周期1和时间较长的观察周期2，通过周期1的情况变化来触发周期2的观察，截留少部分风险较高的动力电池，保证了计算准确性的同时能够不影响整个换电站电池流通运营，即能够兼顾运营。
报警装置630，用于根据确定所述电芯所在的动力电池存在内短路，触发对所述动力电池的安全处理。
具体例如，可以由云端完成观测与计算后反馈结果给各个换电站。对于有内短路风险的动力电池的情况，如图1所示，云端服务器计算完成后反馈结果到各个换电站，从而触发对应的各个换电站中的相应的一个或多个动力电池的后续处理，即对动力电池的安全处理：报警、停止使用并启动退货维修流程等等。报警可以输出报警信息或提供各种警告声、光和/或电等信号。
另一个实施例中，本发明的可以将云端对动力电池的内短路监控计算系统设置到各个换电站本地控制设备中实现。
本发明基于动力电池在换电站静置的场景，脱离了复杂影响的电动车端的环境，场景上发生了改变，环境更简单，数据更容易采集并且准确、持续时间长且稳定。基于大量更加准确、大量的数据，换电站静置工况影响因素简单，通过云端计算和存储大量历史数据的能力，能够计算更准确的结果，判断成功率更高更准确。在计算中使用分阶段触发截留、滑动窗口等方式，能够显著减少计算资源提高效率。
基于上述方法实施例，本发明还提供了一种存储装置实施例。在存储装置实施例中，存储装置存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。
基于上述方法实施例，本发明还提供了一种控制装置实施例。在控制装置实施例中，该装置包括处理器和存储装置，存储装置存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。
本发明的各个实施例，对动力电池内部轻微的内短路进行监控和判断。优选动力电池处于稳定的影响因素少的换电站环境，采集动力电池的所有电芯的电信号信息，并按照时间顺序存储这些大量的数据，通过静置工况下大量稳定准确的长时间的历史数据，对动力电池的电芯自放电进行分阶段分步骤的观测和计算自放电率，经过与阈值的对比确定电芯所在动力电池是否存在内短路情况，能够获得更准确的计算结果，判断成功率高。进而，分阶段分步骤的观测和计算主要分了第一阶段和第二阶段，并在一些步骤中结合了滑动窗口的计算方式，一旦动力电池的电芯中存在第一阶段计算的自放电率超过了阈值即大于第一阈值则需要截留进入第二阶段的观测和计算，进而完成第二阶段的观测和计算，并判断第二阶段计算的自放电率是否超过了第二阈值，如果都超过则认为存在较大内短路风险，报警进行动力电池的安全处理；否则有一个阶段计算出未超过第一阈值或第二阈值，则可以认为动力电池是无内短路风险可以正常流转使用，从而能够兼顾计算准确性和换电站的运行效率，且滑动窗口方式能更准确计算单调变化曲线的趋势变化从而节约计算资源、提高计算效率。从而高效地、准确地实现了以换电站为基础环境的实时动力电池内短路的监控。
本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的系统的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。
本领域技术人员能够理解的是，可以对系统中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。
至此，已经结合附图所示的一个实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
1.一种监控电池短路的方法，其特征在于，包括：
接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息；
根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路；
根据确定所述动力电池存在内短路的结果反馈，以触发对所述动力电池存在内短路的报警处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述“接收采集的每个动力电池中所有电芯的电信号信息”，具体包括：
所述动力电池长时间静置于换电站，由所述换电站端对存放于所述换电站的每个动力电池中所有电芯的电信号信息进行实时采集；
所述实时采集包括：采集每个所述动力电池在所述换电站充电过程以及完成充电后在所述换电站静置过程中所有电芯的电信号信息；
其中，每个电芯的电信号信息至少包括：单体电压、电流、温度、以及荷电状态soc；
所述换电站端将采集的每个所述动力电池的所有电芯的电信号信息上传同步到云端或换电站本地控制设备；
云端或换电站本地控制设备接收所述电信号信息并对应实时采集的采集时间进行存储。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述“根据去极化完成后的每个电芯的电信号信息中的电芯电压，进行自放电观测并计算自放电率，以确定对应所述自放电率的所述电芯所在的动力电池是否存在内短路”，具体包括：
根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间；
根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间；
从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率；
根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算；
如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率；
根据每个电芯的所述第二阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否存在内短路。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述“根据对应每个电芯的电信号信息的所述采集时间，确定所述电芯所在的动力电池停止充电的时间”，具体包括：
对所述动力电池中所有电芯按对应的所述采集时间的顺序从该电信号信息中找出所有电芯的电流为0的时间作为停止充电的时间；
所述“根据所述动力电池停止充电的时间以及所述动力电池的类型对应的去极化时间，选择对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压开始第一阶段自放电观测与计算的起始时间”，具体包括：
每个所述动力电池的类型对应有试验后确定的去极化时间；
选择大于所述停止充电的时间加上所述去极化时间的长度的时间点，作为去极化完成、进行对所述动力电池中的每个电芯的电芯电压第一阶段自放电观测与计算的起始时间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1：
其中，vi,j是第j个电芯ti时刻的电芯电压，v1,j是所述第j个电芯t1时刻的电芯电压，ti,j表示所述第j个电芯ti时刻，t1,j表示ti,j之前的所述第j个电芯t1时刻。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，计算观测的第j个电芯的第一阶段自放电率p1sdr1，具体包括：
如果观测结束时间点ti＜观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从t1到t1 p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
如果观测结束时间点ti＞观测开始时间点t1 p1_time，则选择所述第j个电芯从ti到ti p1_time期间的电芯电压进行观测，并计算所述第j个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr：
其中，
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述“从所述起始时间开始，对所述动力电池中每个电芯的电芯电压进行第一阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第一阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr1。
8.根据权利要求5、6或7所述的方法，所述“根据每个电芯的所述第一阶段自放电率，判断所述电芯所在的动力电池是否进行第二阶段自放电观测与计算”，具体包括：
将每个电芯的所述第一阶段自放电率p1sdr或sdr1与第一阈值s1进行比较；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr大于第一阈值s1或sdr1大于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池是要进行第二阶段自放电观测与计算；
当所述电芯的第一阶段自放电率p1sdr小于等于第一阈值s1或sdr1小于等于第一阈值s1时，则判断所述电芯所在动力电池不存在内短路风险，正常流转。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，其中，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内计算第j个电芯的自放电率p2sdr：
其中，ti p2_time,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的ti p2_time时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi p2_time,j；ti,j表示为第二阶段自放电观测与计算期间的ti时刻到ti p2_time这段时间内选择的、对所述第j个电芯的电芯电压进行观测的早于ti p2_time的ti时刻，此时对应的所述第j个电芯的电芯电压为vi,j；
其中，所述第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time为第一阶段自放电观测与计算的时间长度p1_time的n倍，n∈[2,10]。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述“如果判断为是，则在第一阶段自放电观测与计算结束后，以大于所述第一阶段自放电观测与计算的时间长度，开始对所述动力电池的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，得到每个电芯的第二阶段自放电率”，具体包括：
在第一阶段自放电观测与计算结束后，对要进行第二阶段自放电观测与计算的所述动力电池中的每个电芯的电芯电压进行第二阶段自放电观测与计算，在第二阶段自放电观测与计算的时间长度p2_time内，将第j个电芯的所有电芯电压进行线性拟合计算：
v^＝v0 kti公式5
其中，v^为一定时间内所有的j电芯的电压，v0为此时间范围开始的初始电压，ti为这段时间的结束时间点，斜率k＝自放电率sdr2。
技术总结