基于柯氏复杂度的电池风险预警方法

摘要

本发明提供了基于柯氏复杂度的电池风险预警方法，其利用单体柯氏复杂度的计算能够充分反映动力电池组内单体之间的混乱程度，无论电池参数是否存在异常，均能对潜在的安全风险实现判断，有效克服了现有技术在此情况下风险预警效果不良的缺点。相对于基于人工智能算法的风险预警方式，该方法无须执行繁重的数据收集与模型训练工作，显著降低了计算成本。通过本发明的方法得到某种电池的复杂度阈值后，可作为同类型电池风险预警的依据，因而在保证风险预警准确率的基础上还大大提高了效率。