1 引言
新能源汽车在减少尾气排放量、降低石油消耗以及相应节能减排等方面卓有建树，对空气质量有着较大的影响。动力电池系统为新能源汽车运行的重要动力来源，它在车中不仅仅是用来完整系统的一个零部件，更是制约着技术整体进步的一个重要条件。随着新能源汽车的使用时间增长，锂离子电池的续航下降、动力性能变低、电池寿命缩减快等问题的出现是无法阻挡的。新能源汽车与大数据相互融合是时代发展进步的大势所趋，有很好的未来应用实景。利用大数据准确的判断电池的安全情况是保障汽车正常运行的重要一部分[1、2、3]。因此如何将大数据与电池安全诊断技术相互结合是当前对该行业进行研究的重点内容。
2 电动汽车电池安全管理
2.1电池管理系统
电池管理系统是保障动力电池这个系统能够在安全的地方工作的器件，它时刻都在监控动力电池系统的外部特征参数，以此来完成保障动力电池安全工作的关键目的。电池管理系统的平常主要用于时刻监测电池的状态，包括电压、电流、温度和容量等参数。进行实时的数据采集和分析，它可以对电池组进行精确的监控和管理。同时也能够检测和报告电池组中所有的异常情况，如过充、过放、过温等，从而保证电池的安全性和可靠性。不仅仅是安全性能的提高，电池管理系统还能够提高电池组的性能和寿命[4、5、6、7]。通过精确控制充放电过程，电池管理系统可以避免电池的过度充放电，减少能量损耗，并延长电池的使用寿命。此外，电池管理系统还能够根据电池的状态和需求，实现对电池充电和放电的优化控制，提高整个电池系统的效率。
2.2电池热管理系统
电池热管理系统是一种关键的技术，旨在有效控制电池的温度，从而确保电池的性能和寿命。随着电池技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，如电动汽车、可再生能源存储系统等。然而，电池在工作过程中会产生热量，过高或过低的温度都会对电池的性能和安全性造成不利影响。电池热管理系统的设计和实施着眼于减少电池的温度波动范围，维持在一个合适的温度范围内。其主要工作原理包括热传导、热扩散和热辐射等机制，通过合理的热导设计和热散设计，实现对电池温度的稳定控制[8]。在电动汽车领域，电池热管理系统还可以利用车载空调系统或者液冷系统来主动冷却电池，防止过热引发安全事故[9]。
3 电池故障诊断技术
3.1电池系统多尺度数据融合
随着科技的不断进步，人工智能技术进入了新能源汽车的领域，大数据作为与其相辅相成的技术也驱动着新能源行业发展[10]。在这种整体的环境之下，电池故障诊断技术需要完成的就不仅仅是对某一个特定的单体零件进行监测了，而是需要逐步的过渡到监测整部车的情况，并且融合来自不同部件、不同分析机制的数据进行结合，最终综合出故障预报警监控。
3.2数据驱动下的电池系统故障与识别
新能源汽车正常运行的概率与电池系统的是否完好息息相关，车主在日常使用电动汽车的过程中，为了能够提前把握故障的来源，要求系统能够在故障发生之前就提前诊断出问题的类型。数据驱动的方法通过收集和分析大量的数据来检测电池系统中的异常情况[11、12、13]。这些数据可以来自电池本身的传感器、设备中的监测系统、用户的反馈等多个来源。通过对这些数据进行深入分析，车主可以发现潜在的故障迹象，如异常的温度、电压波动、容量下降等，然后及时的对这些问题做出反应。
3.3数据驱动下电池系统故障预警报警
新能源汽车需要确保电池系统故障预警报警能在任何时间都正常的监测、分析车辆的安全情况，因为这不仅影响着乘车人员的安全，更是新能源汽车推广的技术保障。所以时刻把控动力电池的安全性、在危险来临之际故障预警报警系统及时响应是需要科研人员重点钻研的问题。在车辆运行的时候，难免会出现一些较为苛刻的环境，这时的电池系统就需要被严格的监控来保障人员安全[14、15、16]。但是想要掌握电池系统的时刻情况并非易事，因为电池系统可以实时测量的数据并不多，所以在日常监测电池的故障情况并不容易：首先，数据的采集和处理需要高效的技术和设备支持。其次，数据隐私和安全问题需要得到充分考虑和保护，以防止数据泄露或被滥用。
4 电池故障诊断技术发展趋势
4.1 大数据下电池系统远程诊断
目前新能源汽车中科研的重点之一便是大数据技术，这一技术主要是通过分析大量相似情况的数据从而对该事件的整体特征有准确的认知。随着电池管理系统的更新迭代，它会变得更加的智能化，在收集动力电池的各方面数据时可以根据远程的设定进行有目的的、更精确的监测，这将工作人员从选取采集数据库中解放了出来，方便让科研人员进行下一步的研究。在分析电池故障中加入大数据技术，这是将当今先进的理论知识应用到了实际，这不仅推动了技术的发展，更是给未来大力推行电动汽车打下了良好的基础[17]。
4.2大数据下多源数据融合电池预报警技术
目前的新能源汽车越来越多的与大数据技术结合，以大数据为基础、连接网络进行数据分析，这也是我国新能源汽车下一步的制造方向。通过细致的研究大量相关数据，可以揭示电池在不同工作状态下的特征和行为规律。基于这些分析结果，可以建立起预测模型，实现对电池的预报警。同时，机器学习算法也可以通过对历史数据进行学习和训练，提高预测模型的精度和稳定性。
5 结语
综上所述，大数据技术对新能源汽车动力电池故障诊断技术的分析和研究具有重要的意义。通过大数据的应用，可以提高诊断的精确性和效率，为新能源汽车的推广和应用提供更可靠的支持。然而，同时也需要克服一系列的挑战和难题，以确保大数据技术在新能源汽车领域的可持续发展和有效应用。
参考文献
[1]陈小长.新能源汽车动力电池回收模式探究[J].时代汽车,2023(15):74-76.
[2]刘晓明,温立志.新能源汽车动力电池荷电状态精准监控仿真[J/OL].计算机仿真:1-6[2023-08-09].
[3]杨世春,卢宇,周思达等.车用动力电池标准体系研究与分析[J/OL].机械工程学报:1-17[2023-08-09].
[4]黄琳,赵毅. 动力电池引领行业价值回升 新能源自主品牌弯道超车[N]. 中国经营报,2023-06-26(C07).
