现如今动力电池被广泛应用在汽车、工业电力系统、电动汽车和电动自行车领域,日常的不规范使用带来了一系列的问题,为此在动力电池中加入了电池管理系统,可以对动力电池状态进行监控,这其中采集到了海量的数据,但是现在少有对实际动力电池数据进行挖掘的研究。本文以电池管理系统中实际使用的数据为研究对象,建立了基于关联规则算法的数据挖掘模型,基于海量数据挖掘信息得到了动力电池使用特性和均衡性差的判定依据,这有助于提高动力电池的安全性和可靠性。本文主要研究内容如下:1.通过详细研究数据挖掘流程,对比各个数据挖掘算法的适用情况,根据本文采集到的数据情况,最终确定本文使用关联规则算法进行动力电池实际使用数据的数据挖掘工作。建立了基于关联规则算法的数据挖掘模型,并通过先验知识对模型的有效性进行了验证。2.本文通过对电池管理系统中实际使用的数据进行挖掘研究发现,动力电池中10号单体电池的内阻高于其他电池单体,造成了动力电池的均衡性不佳。通过反馈给厂家改进生产后,将有助于提高动力电池均衡性和使用寿命。3.本文研究得到动力电池单体电压一致性不佳的判定依据:在充电状态下,如果动力电池的SOC比电压的离散化等级高,那么此时动力电池的电压一致性就差;动力电池处于高SOC、小电流充电时,动力电池的电压一致性更差;动力电池在低电压放电过程中,如果电池温度处于离散化等级4,那么此时动力电池的电压一致性差。针对这些判定标准,可在动力电池管理系统中加入均衡策略,改善动力电池均衡性,提高动力电池的使用寿命和放电深度。