本发明涉及锂电池，特别涉及一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法及系统。
背景技术：
1、随着科技的进步以及生产力的快速发展，新能源电动汽车的生产技术也日趋成熟，并且逐渐得到了人们的认可，已经在人们的日常生活中得到普及，极大的方便了人们的生活。
2、其中，动力电池包是新能源电动汽车的核心零部件之一，用于给驱动电机提供电能，以使车辆能够在道路上进行行驶。具体的，现有的动力电池包大部分采用锂电池，其中，为了能够对应提升锂电池使用的稳定性，现有技术在锂电池实际工作的过程中，会实时监测锂电池的工作状态，以对应防止锂电池出现异常。
3、进一步的，现有技术在实时监测锂电池工作状态的过程中，大部分只会采集锂电池的单一工作参数，并进一步根据工作参数的变化情况来实时判断锂电池是否出现异常，然而，由于此种监测方式所考虑的因素不够全面，导致对锂电池的监测结果可能会出现一定的偏差，从而存在着一定的安全隐患。
技术实现思路
1、基于此，本发明的目的是提供一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法及系统，以解决现有技术对锂电池的监测方式所考虑的因素不够全面，导致对锂电池的监测结果可能会出现偏差的问题。
2、本发明实施例第一方面提出了：
3、一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其中，所述方法包括：
4、当实时检测到锂电池处于工作状态时，每隔预设时间采集一次与所述锂电池对应的实际工作参数；
5、对所述实际工作参数进行对应的标准化处理，以生成对应的标准工作参数，并根据所述标准工作参数实时构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线；
6、对所述状态变化曲线进行动态分析，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
7、本发明的有益效果是：通过在锂电池实际工作的过程中，实时采集对应的工作参数，就能够对应获取到锂电池的工作情况。基于此，进一步对当前工作参数进行分析，以进一步生成对应的状态变化曲线，在此基础之上，只需要对当前状态变化曲线进行对应的动态分析，就能够客观、准确的判断出当前锂电池是否出现异常状态，从而能够有效的避免出现偏差，消除了安全隐患。
8、进一步的，所述根据所述标准工作参数实时构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
9、当实时获取到所述标准工作参数时，实时检测出所述预设时间内依次包含的若干时间节点；
10、对每一所述时间节点分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识在所述标准工作参数中实时匹配出与每一所述时间节点分别对应的参数集合；
11、根据每一所述时间节点和与其对应的参数集合对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线。
12、进一步的，所述根据每一所述时间节点和与其对应的参数集合对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
13、当获取到所述时间节点和与其对应的参数集合时，在所述参数集合中实时匹配出与所述时间节点对应的目标电压以及目标电流；
14、根据所述目标电压以及所述目标电流实时计算出与所述时间节点对应的目标功率；
15、根据每一所述时间节点和与其对应的目标功率对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线。
16、进一步的，所述根据每一所述时间节点和与其对应的目标功率对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
17、当实时获取到每一所述时间节点和与其对应的目标功率时，实时构建出所述时间节点和与其对应的目标功率之间的映射关系；
18、在预设二维空间中实时创建出一目标二维坐标系，其中，所述目标二维坐标系的横坐标为所述时间节点，所述目标二维坐标的纵坐标为所述目标功率；
19、基于所述映射关系将每一所述时间节点分别对应的目标功率对应映射至所述目标二维坐标系中，以对应生成所述状态变化曲线。
20、进一步的，所述对所述状态变化曲线进行动态分析，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
21、当实时获取到所述状态变化曲线时，实时检测出与所述状态变化曲线对应的起始点以及终止点；
22、按照从所述起始点到所述终止点的方向，逐一检测出所述状态变化曲线依次包含的若干极大值点以及若干极小值点；
23、根据若干所述极大值点以及若干所述极小值点实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
24、进一步的，所述根据若干所述极大值点以及若干所述极小值点实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
25、当获取到若干所述极大值点以及若干所述极小值点时，按照从所述起始点到所述终止点的方向，逐一构建出每一所述极大值点与每一所述极小值点之间的目标连接线，所述目标连接线为直线；
26、对每一所述目标连接线进行解析处理，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
27、进一步的，所述对每一所述目标连接线进行解析处理，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
28、当分别获取到每一所述极大值点与每一所述极小值点之间的目标连接线时，实时检测出与每一所述目标连接线分别对应的斜率值；
29、按照从所述起始点到所述终止点的方向，依次计算出相邻两个目标连接线之间的斜率差值，并实时判断所述斜率差值是否大于预设差值阈值；
30、若实时判断到所述斜率差值大于所述预设差值阈值，则对应判定出所述锂电池出现异常状态。
31、本发明实施例第二方面提出了：
32、一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测系统，其中，所述系统包括：
33、采集模块，用于当实时检测到锂电池处于工作状态时，每隔预设时间采集一次与所述锂电池对应的实际工作参数；
34、处理模块，用于对所述实际工作参数进行对应的标准化处理，以生成对应的标准工作参数，并根据所述标准工作参数实时构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线；
35、判断模块，用于对所述状态变化曲线进行动态分析，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
36、进一步的，所述处理模块具体用于：
37、当实时获取到所述标准工作参数时，实时检测出所述预设时间内依次包含的若干时间节点；
38、对每一所述时间节点分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识在所述标准工作参数中实时匹配出与每一所述时间节点分别对应的参数集合；
39、根据每一所述时间节点和与其对应的参数集合对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线。
40、进一步的，所述处理模块具体用于：
41、当获取到所述时间节点和与其对应的参数集合时，在所述参数集合中实时匹配出与所述时间节点对应的目标电压以及目标电流；
42、根据所述目标电压以及所述目标电流实时计算出与所述时间节点对应的目标功率；
43、根据每一所述时间节点和与其对应的目标功率对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线。
44、进一步的，所述处理模块具体用于：
45、当实时获取到每一所述时间节点和与其对应的目标功率时，实时构建出所述时间节点和与其对应的目标功率之间的映射关系；
46、在预设二维空间中实时创建出一目标二维坐标系，其中，所述目标二维坐标系的横坐标为所述时间节点，所述目标二维坐标的纵坐标为所述目标功率；
47、基于所述映射关系将每一所述时间节点分别对应的目标功率对应映射至所述目标二维坐标系中，以对应生成所述状态变化曲线。
48、进一步的，所述判断模块具体用于：
49、当实时获取到所述状态变化曲线时，实时检测出与所述状态变化曲线对应的起始点以及终止点；
50、按照从所述起始点到所述终止点的方向，逐一检测出所述状态变化曲线依次包含的若干极大值点以及若干极小值点；
51、根据若干所述极大值点以及若干所述极小值点实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
52、进一步的，所述判断模块具体用于：
53、当获取到若干所述极大值点以及若干所述极小值点时，按照从所述起始点到所述终止点的方向，逐一构建出每一所述极大值点与每一所述极小值点之间的目标连接线，所述目标连接线为直线；
54、对每一所述目标连接线进行解析处理，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态。
55、进一步的，所述判断模块具体用于：
56、当分别获取到每一所述极大值点与每一所述极小值点之间的目标连接线时，实时检测出与每一所述目标连接线分别对应的斜率值；
57、按照从所述起始点到所述终止点的方向，依次计算出相邻两个目标连接线之间的斜率差值，并实时判断所述斜率差值是否大于预设差值阈值；
58、若实时判断到所述斜率差值大于所述预设差值阈值，则对应判定出所述锂电池出现异常状态。
59、本发明实施例第三方面提出了：
60、一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法。
61、本发明实施例第四方面提出了：
62、一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如上面所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法。
63、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述根据所述标准工作参数实时构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述根据每一所述时间节点和与其对应的参数集合对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述根据每一所述时间节点和与其对应的目标功率对应构建出与所述锂电池对应的状态变化曲线的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述对所述状态变化曲线进行动态分析，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述根据若干所述极大值点以及若干所述极小值点实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法，其特征在于：所述对每一所述目标连接线进行解析处理，以实时判断出所述锂电池是否出现异常状态的步骤包括：
8.一种基于人工智能的新能源锂电池动态监测系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于人工智能的新能源锂电池动态监测方法。
