2022年数字汽车大赛创新组赛题二： 新能源汽车动力电池安全风险评估与故障预警(对充电数据进行预测)

题目描述

原题及数据来源：数字汽车大赛-官网 (ncbdc.top)

问题描述：基于国标GB/T 32960-2016的数据，对在线运行车辆进行动力电池故障预警。对原始数据进行数据预处理，从车辆的充电、行驶、静置等工况进行数据建模，通过对电池的运行状态进行分析，建立电池故障评估体系，完成预警模型训练，输出电池故障预警，提前预测电池故障，提高汽车安全性。

解决思路

根据国标对电动车的数据建立自定的报警标准，将警报分为报警和预警。将可以预测的数据进行预测，对这部分数据进行预警；对无法预测的数据进行即时报警。本项目选择对电动车充电数据进行预测，即对电池充电的SOC和电压进行预测。

本项目主要参考了《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?》这篇论文。采用了论文中提到的DLinear神经网络对电池充电的SOC进行预测；在此基础上对DLinear神经网络进行了改进，将网络中的Linear层替换为LSTM层，对电池充电的电压进行预测。

具体操作

1. 对数据进行预处理，去除异常值；

2. 对数据进行划分，选取数据中的总电流、总电压、SOC等数据作为参数，划分出输入数据和标签数据；

3. 构建神经网络，并进行训练；

4. 输入数据进行预测，查看结果；

结果

其中一段预测，可以看出预测效果较好。