储能系统健康评估与优化方法及系统

技术领域

本发明涉及储能技术领域，尤其涉及储能系统健康评估与优化方法及系统。

背景技术

储能系统通常是由多个电池组组成的，但不同电池组的衰退规律不一致。

对于单个的电池组来说，求解其健康状态是成熟的现有技术，但在一个储能系统，各个电池组之间是相互协调的关系。

在对一个车储能系统内的电池组的健康状态进行评估时，若仅根据单个电池组的运行参数来求解其健康状态，存在求解得到的电池组的健康状态的准确度较低的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明提供一种多参数综合分析的储能电站状态监测方法及系统，以实现更准确、快速地发现储能电站的异常工作状态。

第一方面，本发明提供一种储能系统健康评估与优化方法，包括：

获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；

根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cn i、当前功率值Wni、当前循环次数An i和当前内阻Rn i；

根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；

根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；

根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；

利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。

进一步地，所述根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态，包括：

对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；

将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。

进一步地，在所述将所述第三矩阵输入至健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态之前，还包括：

通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；

对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于MySQL数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；

通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；

所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：

其中，b为聚合度，x

进一步地，所述根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态，包括：

对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；

求解所述第四矩阵的特征值；

根据所述第四矩阵的特征值，确定所述第n个电池组的相对健康状态。

进一步地，在所述利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态之后，所述方法还包括：

在所述第n个电池组的目标健康状态小于预设健康状态阈值的情况，生成告警信息；

将所述告警信息发送至目标终端并进行可视化展示。

第二方面，本申请实施提供一种储能系统健康评估与优化系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；

第一构建模块，用于根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cni、当前功率值Wn i、当前循环次数An i和当前内阻Rn i；

第一确定模块，用于根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；

第二构建模块，用于根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；

第二确定模块，用于根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；

修正模块，用于利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。

进一步地，所述第一确定模块包括：

第一得到子模块，用于对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；

第二得到子模块，用于将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。

进一步地，所述第一确定模块包括：

通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；

对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于MySQL数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；

通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；

所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：

其中，b为聚合度，x

进一步地，所述第三得到子模块，用于对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；

求解子模块，用于求解所述第四矩阵的特征值；

确定子模块，用于根据所述第四矩阵的特征值，确定所述第n个电池组的相对健康状态。

进一步地，所述储能系统健康评估与优化系统还包括：

生成模块，用于在所述第n个电池组的目标健康状态小于预设健康状态阈值的情况，生成告警信息；

发送模块，用于将所述告警信息发送至目标终端并进行可视化展示。

在本申请实施例中，改进点主要如下：(1)第一矩阵和第二矩阵其含义。(2)利用相对健康状态修正绝对健康状态。(3)健康状态评估模型的训练方法。

本发明提供的储能系统健康评估与优化方法，包括：获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cn i、当前功率值Wn i、当前循环次数An i和当前内阻Rn i；根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。由于增加了第二矩阵，即增加储能系统内各个电池组之间的相互影响的考量，从而提高了对应电池组健康状态的评估的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的储能系统健康评估与优化方法的流程示意图；

图2是本发明实施例的储能系统健康评估与优化系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供一种储能系统健康评估与优化方法，包括：

步骤101、获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；

步骤102、根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cn i、当前功率值Wn i、当前循环次数An i和当前内阻Rn i；

步骤103、根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；

步骤104、根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；

步骤105、根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；

步骤106、利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。

本发明提供的储能系统健康评估与优化方法，包括：获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cn i、当前功率值Wn i、当前循环次数Ani和当前内阻Rni；根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。由于增加了第二矩阵，即增加储能系统内各个电池组之间的相互影响的考量，从而提高了对应电池组健康状态的评估的准确度。

进一步地，所述根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态，包括：

对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；

将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。

进一步地，在所述将所述第三矩阵输入至健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态之前，还包括：

通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；

对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于MySQL数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；

通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；

所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：

其中，b为聚合度，x

进一步地，所述根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态，包括：

对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；

求解所述第四矩阵的特征值；

根据所述第四矩阵的特征值，确定所述第n个电池组的相对健康状态。

进一步地，在所述利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态之后，所述方法还包括：

在所述第n个电池组的目标健康状态小于预设健康状态阈值的情况，生成告警信息；

将所述告警信息发送至目标终端并进行可视化展示。

如图2所示，本申请实施提供一种储能系统健康评估与优化系统，所述系统包括：

获取模块201，用于获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；

第一构建模块202，用于根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵Z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值Un i、当前温度值Tn i、当前储能容量Cn i、当前功率值Wn i、当前循环次数An i和当前内阻Rn i；

第一确定模块203，用于根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；

第二构建模块204，用于根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵W；

第二确定模块205，用于根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；

修正模块206，用于利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。

进一步地，所述第一确定模块包括：

第一得到子模块，用于对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；

第二得到子模块，用于将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。

进一步地，所述第一确定模块包括：

通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；

对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于MySQL数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；

通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；

所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：

其中，b为聚合度，x

进一步地，所述第三得到子模块，用于对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；

求解子模块，用于求解所述第四矩阵的特征值；

确定子模块，用于根据所述第四矩阵的特征值，确定所述第n个电池组的相对健康状态。

进一步地，所述储能系统健康评估与优化系统还包括：

生成模块，用于在所述第n个电池组的目标健康状态小于预设健康状态阈值的情况，生成告警信息；

发送模块，用于将所述告警信息发送至目标终端并进行可视化展示。

需要说明的是，本实施例的储能系统健康评估与优化系统中未披露的细节，请参照本说明书实施例中储能系统健康评估与优化方法的实施例中所披露的细节，此处不再赘述。