图 3。4 建模流程 10

图 3。5 算法实现流程 11

图 3。6 函数调用 12

图 3。7 KNN 流程图 14

图 3。8 主函数流程 15

图 3。9 数据交互图 17

图 3。10 前端表格 17

图 3。11 前端流程 18

图 4。1 整体展示 20

图 4。2 数据导入 20

图 4。3 文件选取 21

图 4。4 下拉列表框 21

图 4。5 数据导入之后 22

图 4。6 日平均电压 22

图 4。7 浮充状态电压 23

图 4。8 日平均电压 24

图 4。9 浮充状态电压 24

图 4。10 页面展示 25

表 3。1 关键函数 11

表 3。2 函数内部调用及作用 12

表 4。1 软件开发环境 20

本科毕业设计说明书 第 1 页

1 引言

1。1 研究背景

基于动力电池的新能源汽车和储能是当今世界各国发展的最热门技术之一，而动力电池 的安全是新能源电动汽车领域中最为关键的发展方向，也是行业健康发展的关键因素。电池 是电动汽车（Electric Vehicles，EV）中最常见的电能存储装置，随着时间的推移和电池的使 用，内部化学物品逐渐降解，电池能量储存能力也逐渐降低。论文网

动力电池的容量估算（State of Charge, SOC）和健康估算（State of Health, SOH）是动力 电池安全技术的核心，也是当今业界的难题。当前，对 SOC 和 SOH 的估算一般都在电池管 理系统（Battery Management System, BMS）内部完成。根据相关文献的研究指出[1]，电池的 老化过程、电池的历史充放电过程等都会对电池性能的综合表现起到举足轻重的作用。

1。2 研究现状

1。3  本文主要工作

本课题的主要工作是结合动力电池系统及其使用环境的主要参数，对电池信息的历史数 据进行大数据分析以及模型计算，建立电池系统 SOC 和 SOH 的精确估算模型，对电池的工 作状况及健康寿命进行精确的预测。

本课题的主要研究内容包括以下几个方面：一、掌握结合大数据处理的智能云监控技术 的基本原理和设计流程；二、通过监控动力电池系统及其使用环境的主要参数，对实时采集 数据结合历史数据进行大数据分析以及云模型计算，建立电池系统 SOC 和 SOH 的精确估算 模型；三、在估算模型的基础上，运用一些数据分析的有效算法，对电池的 SOC 和 SOH 做 出预测，以达到提高电池使用效率、避免能量浪费的目的。