【技术实现步骤摘要】
一种基于Holt线性趋势模型的电化学储能电站SOC异常检测方法
本专利技术涉及电化学储能电站运行状态检测
，具体涉及一种基于Holt线性趋势模型的电化学储能电站SOC异常检测方法。
技术介绍
电力工业是国民经济的基础产业，储能是智能电网、能源互联网的重要组成部分和关键支撑技术。国民生活离不开电力的供应，储能技术是一项可能对未来能源系统发展及运行带来革命性变化的技术。为了缓解和应对不同时刻用电量不同所造成的用电压力，全国各地建立了电化学储能电站以调节峰谷用电问题。在众多储能技术中，技术进步最快的是电化学储能技术。电化学储能具有使用方便、环境污染少，不受地域限制，在能量转换上不受卡诺循环限制、转化效率高、比能量和比功率高等优点。但是传统的电化学储能电站，因为通过人工管理的方式，导致管理效率低下，以及无法实时监控储能电站运行过程中SOC异常等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对电化学储能电站运行过程中无法实时监测SOC异常的情况，提出一种基于Holt线性趋势模型的电化学储能电站SO
【技术保护点】
1.一种基于Holt线性趋势模型的电化学储能电站SOC异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n当电化学储能电站各单元实时SOC值偏离每日运行计划时，采用以下方法检测：/n步骤1.1，采集所述电化学储能电站历史运行状态的SOC数据；/n步骤1.2，利用时间序列分析算法建立SOC随时间变化的Holt线性趋势模型；/n步骤1.3，利用所建立的Holt线性趋势模型，根据每日充放电计划及实时采集到的SOC值预测下一个时刻的SOC值；/n步骤1.4，采集电化学储能电站当前SOC值；/n步骤1.5，将所示电化学储能电站SOC值与预测模型的值进行比较，根据实际SOC值与预测的SOC值的...
【技术特征摘要】
1.一种基于Holt线性趋势模型的电化学储能电站SOC异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
当电化学储能电站各单元实时SOC值偏离每日运行计划时，采用以下方法检测：
步骤1.1，采集所述电化学储能电站历史运行状态的SOC数据；
步骤1.2，利用时间序列分析算法建立SOC随时间变化的Holt线性趋势模型；
步骤1.3，利用所建立的Holt线性趋势模型，根据每日充放电计划及实时采集到的SOC值预测下一个时刻的SOC值；
步骤1.4，采集电化学储能电站当前SOC值；
步骤1.5，将所示电化学储能电站SOC值与预测模型的值进行比较，根据实际SOC值与预测的SOC值的差值对所述电化学储能电站SOC状态进行判定，若差值超过给定的阈值则判定所述电化学储能电站当前处于SOC异常状态；
当所述电化学储能电站充放电过程中全站与各单元SOC值超过给定的闭锁值范围时，采用以下方法检测：
步骤2.1，获取电化学储能电站全站SOC值Sa；
步骤2.2，获取电化学储能电站各单元SOC值Si(i＝1,2,3,…,n)，其中，i表示所述电化学储能电站的各储能单元；
步骤2.3，依次将各单元SOC值与电化学储能电站全站SOC值进行比较，差值超过5％判定为SOC异常；
步骤2.4，计算各单元SOC的平均值，与电化学储能电站全站SOC值进行比较，差值超过5％判定为SOC异常。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所需要建立的SOC随时间变化的Holt线性趋势模型具体公式描述为：
式中，
公式第一行表示水平平滑方程；公式第二行表示趋势平滑方程；公式第三行表示预测方程；t表示当前时刻；h表示预测超前期数，也称为预测步长，这里我们取h为1和2来对预测的值进行修正；xt+h表示t+h时刻SOC值；xt表示当前时刻采集SOC值；lt表示t时刻的预估水平值；bt表示t时刻的预测趋势值；α表示水平平滑系数，其中，α的取值范围为[0，1]；β表示趋势平滑系数，其中，β的取值范围为[0，1]。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，利用时间序列分析算法建立SOC随时间变化的Holt线性趋势模型的步骤为：
步骤3.1，初始值的确定，水平平滑方程中预估水平值初值l1采用初值法进行确定，即l1＝x1；趋势平滑方程中预测趋势值初值b1采用平均值法进行确立，即
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