电池（组）健康智能维护系统BatteryAgent
BatteryAgent融合了目前国际上各种先进的信息智能分析算法以算法工具箱的方式，采用了一种开发的、模块化的结构实现系统电池（涵盖动力电池与储能电池）健康管理算法，能应用在不同的电池健康预诊场合，满足不同的类型电池的健康预诊与故障诊断需求，如不同的输入信号、不同的预诊功能需求，不同的存储能力等，采用Python编程语言，满足不同平台需求(包括Windows、Linux)。采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想，采用了最新的信号处理、机理模型、机器学习、人工智能、深度学习、数据挖掘等技术，实现电池（组）故障诊断与健康退化预诊维护，进行电池基本状态、可靠性服役数据、历史充放电行为、健康变化趋势图、健康度评估与预测，剩余寿命预测全面对电池（组）进行健康状态评估与预测。
基础信息管理：通过对电池系统全寿命过程充电数据、工况数据、应用场景数据并结合电池健康数据，对电池组系统整体状态进行初步的量化评估，形成电池健康多维度评估。
维护数据管理模块：包括数据传输备份与故障数据分类储存，底层高速海量多传感数据的实时处理与特征提取，实现对电池健康状态的全寿命完整流程管理。
信号处理分析模块：包括电池的电流、电压、温度等信号数据的降噪、时域指标分析、趋势分析、特征提取等，抽取重要的健康特征，反映电池运行状态信息，并将处理后的信息传输至热失控预警、健康量化评估、健康监测等模块进行后续的分析。
可视化监测模块：实时监测电池关键的状态信息，如电流、电压、温度等，可实现趋势化评估与分析，达到可视化监测的目的；
电池早期故障预示与诊断模块：采用机理模型与大数据技术融合，实现故障早期预示、故障诊断（报告充放电过程、储能状态等）、SOC，SOH，SOP，热失控预测，安全预测，针对电池温升的预测，温升和压降相结合的热失控检测。
SOC预测模块：SOC各种代表性的预测模型，第一类方法不需要建立电池模型，如安时积分法和开路电压法等;第二类方法需要建立电池的相关模型，具体涉及到的模型包括等效电路模型、机器学习模型、电化学模型与复杂数学模型等，研制了机器学习或者深度学习模型，如支持向量回归（SVR）、逻辑回归（LR）、粒子滤波（PF）、神经网络（RNN、LSTM、GRU、CNN）等。
健康量化评估模块：从多传感信号中提取反映电池性能早期退化的特征集，指定电池健康指标，建立量化评估模型，能够实时评估电池运行的健康状态。健康量化评估模块通过测取电池和系统在运行中的状态信息，如何了当前各种先进的深度学习模型与机理模型，通过对所测信号进行分析处理，并结合电池在健康状态下的历史状态信息，来实时量化评估电池的健康状态，分析电池健康退化的严重程度和等级，以及电池的长短期健康趋势的评估与决策。
电池健康预测模块：电池健康预测模块通过电池健康量化评估信息，采用了机器学习与深度学习模型，结合数据驱动和模型驱动建模的方法，实现电池健康状态（SOH）及健康指标（HI）的实时预测，以及剩余寿命预测。
故障诊断模块：根据故障预测模型和大数据算法预测电池过压、欠压、过温、SOH等，通过大数据与深度学习方法，实现故障的诊断与预测，可能故障原因进行快速处理，实现故障位置溯源，故障归因等。
热失控预警模块（研制中）：设定阈值报警，同时判断可能发生热失控故障百分比，分析处理后的电压、电流、温度等信号，结合电池的故障特性，实现电池热失控故障预测。
电池组不一致性识别模块（研制中）：由于电池组的单体电池的不一致性，在充电过程中，存在容量较小的电池电量充满，而容量较大的电池未充满导致容量不能充分利用；在放电过程中，容量较小的电池最先到达放电截止电压，导致放电不充分，电池利用效率低。采用机理模型与数据驱动模型对电池组进行单体主动均衡控制。
