一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法及系统，其中方法包括：对所选用的梯次利用电池进行充放电实验，获取电池状态参数数据；分析所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关关系，确定所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关的相关系数；根据所述相关系数，确定影响电池健康状态的健康因子；利用所述健康因子，对所述梯次利用电池进行健康状态评估。

A health assessment method and system for cascade battery energy storage system

The invention discloses a method and system for evaluating the health status of a cascade battery energy storage system, which includes: charging and discharging experiments on selected cascade batteries to obtain the data of battery state parameters; analyzing the correlation between the data of battery state parameters and the health status of batteries, and determining the data of battery state parameters and the health status of batteries. The correlation coefficients of states, the health factors affecting the health status of batteries are determined according to the correlation coefficients, and the health status of batteries with cascade utilization is evaluated by using the health factors.

【技术实现步骤摘要】
一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法及系统
本专利技术涉及电池储能
，更具体地，涉及一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法及系统。
技术介绍
近年来，随着电能存储技术的研究和发展，储能技术已经在诸如交通，电力，电信等许多领域得到应用。同时随着电化学储能技术的研究，储能系统所需的成本也有所下降，但其规模化应用仍受限于其高昂的成本，仍无法形成商业推广。随着纯电动的新能源汽车的快速发展，按国际通用标准，为保证续驶里程和安全运行，汽车的电池在剩余80％容量时必须更换。因此，随着各国电动汽车保有量的指数级增长退役电动汽车的电池也将呈现爆发式增长，但电池容量下降到80％以下时，直接淘汰将会造成资源的浪费。为解决淘汰电池的资源浪费问题，各国目前都在积极开展动力电池梯次利用方法，针对梯次利用电池的外特性、筛选、配组、管理等方面进行相关研究。一方面可以用过增加电池全寿命周期价值以降低电动汽车和电力储能成本，另一方面可减少电池原材料矿产开发的废物总量，减少生态破坏和环境污染。但由于淘汰电池型号不同，剩余电量，电池内阻等参数均有差异，将淘汰电池重新组装，并保证重新组装后本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法，所述方法包括：对所选用的梯次利用电池进行充放电实验，获取电池状态参数数据；分析所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关关系，确定所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关的相关系数；根据所述相关系数，确定影响电池健康状态的健康因子；利用所述健康因子，对所述梯次利用电池进行健康状态评估。

【技术特征摘要】
1.一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法，所述方法包括：对所选用的梯次利用电池进行充放电实验，获取电池状态参数数据；分析所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关关系，确定所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关的相关系数；根据所述相关系数，确定影响电池健康状态的健康因子；利用所述健康因子，对所述梯次利用电池进行健康状态评估。2.根据权利要求1所述的方法，所述对所选用的梯次利用电池进行充放电实现，获取电池状态参数数据，包括：抽样选取梯次利用电池，对抽取的梯次利用电池进行多次汇满充电满放电循环实验，所述梯次利用电池的充放电速率根据电池规格确定，测量所述梯次利用电池的剩余电量；根据所述剩余电量确定电池健康状态的评价标准，根据所述梯次利用电池的剩余电量以及所述梯次利用电池的额定电量的参数数据，确定光储系统工作要求的最低健康状态系数，通过所述梯次利用电池、所述额定电量和所述最低健康状态系数确定所述梯次利用电池的健康状态。3.根据权利要求1所述的方法，所述分析所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关关系，确定所述电池状态参数数据与电池健康状态的相关的相关系数；根据所述相关系数，确定影响电池健康状态的健康因子，包括：采集实验数据，包括恒流充电时间、放电过程瞬时压降，完全放电后电压恢复值，充电电压峰值，充放电速率，电池温度；利用智能算法中的重要性分析函数评估所述采集实验数据与所述梯次利用电池健康状态的相关系数；根据评价所得的所述相关系数，选取所述相关系数的相关率大于预定值的所述相关系数，确定影响电池健康状态的健康因子。4.根据权利要求3所述的方法，所述利用所述健康因子，对所述梯次利用电池进行健康状态评估，包括：根据线性回归算法绘制每个所述健康因子与健康状态评估的线性回归曲线，并求取所述线性回归曲线的斜率k；根据斜率k，由公式x＝f(k)确定每个健康因子的突变峰值x；当健康因子的突变峰值超过X时，则利用突变峰值超过X的健康因子的状态评估此时所述梯次利用电池的健康状态；公式x＝f(k)中x为该健康因子下所允许接受的最大变化量，k为该健康因子相对于健康状态的变化率，针对不同健康因子相对于健康状态的变化率不同，不同变化率所产生的瞬时变化值大小不同，定义函数x＝f(k)，根据实际需求求得该健康因子所允许接受的最大变化量，即其突变峰值。5.根据权利要求1所述的方法，所述利用所述健康因子，对所述梯次利用电池进行健康状态评估，包括：利用所述健康因子建立用于健康状态评估的多层全连接的神经网络模型；将所述健康因子做为输入，以均方误差作为精度标准；对所述神经网络模型的步长和权重系数进行调整，优化所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李相俊，许格健，王上行，贾学翠，毛海波，杨水丽，马会萌，李娜，王开让，邵尹池，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网冀北电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11