一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法技术

本发明专利技术公开了一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法，包括获取电芯级全量数据，并对获取的所述电芯级全量数据进行划分存储；将存储的电芯级全量数据输入预设评估模型，获得电芯内阻数据库；通过所述电芯内阻数据库建立电芯内阻数据矩阵，计算所述电芯内阻数据矩阵的特征向量；分析每个所述特征向量之间的相关性，用以评估电池状态。本发明专利技术利用大数据平台的历史运行数据，通过拟合电芯等效数学模型，基于数据驱动的方式计算电芯内阻变化，具有全量覆盖、拟合精度高的优点，克服传统方法下只涉及到簇、Pack级的内阻计算不精确、无法对簇内全量电芯进行计算和评估的问题。内全量电芯进行计算和评估的问题。内全量电芯进行计算和评估的问题。

A method for calculating and evaluating the internal resistance of full capacity cells for cloud energy storage

【技术实现步骤摘要】
一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法


[0001]本专利技术涉及电池管理领域，具体涉及一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法。

技术介绍

[0002]随着储能技术的进步，越来越多的储能系统接入电网，为打造坚强电网、智慧电网提供了弹性、可调度的能源储备。针对集中式、分布式的储能系统运行运维来说，其电池的安全运行都是首要考虑的因素，电池主要由电芯和保护电芯的保护板构成。
[0003]不同储能系统之间，不可避免的存在对电池簇、Pack(电池包)的成组、结构、装配、环境的差异，均会影响系统的运行特性。同时，由于锂离子电池的高度非线性以及退化特征，其容量衰减是多个物理化学过程耦合在一起的，复杂的衰退机制使得锂电池的参数变化是复杂的、多纬度的。因此，对于具有“短板效应”的电芯，仅仅在Pack的层级对电池进行统计和分析，是无法精确掌握其内部电芯级参数的变化和趋势，因为电芯级的个体容量衰减、内阻值增加、内部短路以及电池自放电的增大等，都会极大影响系统整体的运行特性。
[0004]储能系统包含了电池、BMS(电池管理系统)、PCS(储能变流器)和外部辅助设备等等，为达到较良好的运行工况，需要对其运行数据进行合理的监控、分析和管理。其中，电池内阻极大的影响了系统的可用功率，同时也是电池健康状态SoH(State Of Health)的重要参考指标。通过电池内阻的衰减趋势，甚至可以预测性的评估电池的剩余使用寿命。所以，内阻的确定对于上述问题都有至关重要的意义。
[0005]目前，较常见的电池内阻获取方法，分为交流测量法和直流测量法：1)交流测量法(又称交流注入法)，在测量电池内阻的时候，施加交流小电流于电池正负极性，通过测量其电压的响应得出内阻值，作者陈宝明在他的文章《电池内阻在线测量实验系统的设计与制作》中介绍了一个比较常用的交流注入方法：当信号源给电池注入一个交流电流信号，测量出电池两端产生的交流电压信号和输入的电流，就可计算出电池的内阻；2)直流测量法(又称直流放电法)根据公式R＝U/I，测试设备让电池在短时间内(一般为2～3s)强制通过一个很大的恒定直流电流，测量此时电池两端的电压，并按公式计算出当前的电池内阻。HPPC(混合脉冲功率特性)测试方法，则是根据直流测量的原理进行计算。专利CN111257774A，专利CN111722134A，均是利用直流方法的原理，通过在工作周期内产生阶跃的功率脉冲，并利用直流电压、电流的变化求取内阻。
[0006]专利CN109856557A《一种在线监控锂离子电池电化学阻抗测试方法》，则是将直流法与交流法相结合，选取交流阻抗谱图中电化学阻抗区域拐点处的频率时间作为直流法阻抗测试的脉冲时间，而脉冲电流选取1C以内的小倍率电流，通过这种小倍率电流脉冲的直流阻抗测试，而达到由直流法在线监控电池电化学阻抗变化的目的。
[0007]交流测量的不足：线路易受到外界的干扰，精度没直流测量法高。由于电池的内阻是在毫欧级，和测试线的电阻一样，获取的响应电压很容易受到干扰，所以滤除相关干扰获取有效的响应电压是关键。该方法的测量精度误差一般在1％～2％之间，小容量的电池(常
用电子产品的电池)一般采用此方法。
[0008]直流测量一般应用于大容量的电池(大容量的铅酸电池、或是锂电池)测试，该方法的不足：1、需要产生大电流，否则电压差值和电流差值变化都很小，用这个很小的差值进行计算会放大采集和计算误差；2、BMS工作周期非常短，电于压传感器和电流传感器响应快慢可能会不一致，电压对电流响应的延时等，会导致内阻计算的偏差；3、单次计算存在偏差，得到的内阻非常不稳定，违背内阻渐变的原理，需要进行多次测试；4、无法在系统正常运行过程中进行在线检测，需要进行HPPC(混合脉冲)脉冲充放电来检测，不便于系统的持续运行。
[0009]因此，希望有一种电池内阻计算方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷。

技术实现思路

[0010]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的云端储能全量电芯内阻计算和评估方法。
[0011]依据本专利技术的一个方面，提供了一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法，包括：
[0012]获取电芯级全量数据，并对获取的所述电芯级全量数据进行划分存储；
[0013]将存储的电芯级全量数据输入预设评估模型，获得电芯内阻数据库，其中所述预设评估模型是根据戴维南定理建立的等效数学模型；
[0014]通过所述电芯内阻数据库建立电芯内阻数据矩阵，计算所述电芯内阻数据矩阵的特征向量；
[0015]分析每个所述特征向量之间的相关性，用以评估电池状态。
[0016]可选地，所述获取电芯级全量数据，并对获取的电芯级全量数据进行划分存储的方法包括在大数据平台或本地端，获取任意时段的电池簇内电芯级全量数据，将该数据以等时间间隔进行划分。
[0017]可选地，所述电芯级全量数据包括电池簇/电芯的电流、电压、SoC(荷电状态)曲线。
[0018]可选地，所述等效数学模型包括一阶、二阶或多阶RC模型。
[0019]可选地，所述电芯内阻包括欧姆内阻、极化内阻，在预设评估模型中，采用电阻阻值模拟所述欧姆内阻，采用阻容网络表征所述极化内阻。
[0020]可选地，所述预设评估模型包括：
[0021]构建OCV开压电路与SoC荷电状态的函数关系式以及函数关系式的最小二乘法向量表达式；
[0022]基于函数关系式的最小二乘法向量表达式，根据SoC在预设区间范围内的数据片段，得到电芯的参数拟合值；
[0023]根据所述参数拟合值对欧姆内阻进行分析后，得到电芯的欧姆内阻可视化结果并筛选出异常值。
[0024]可选地，所述的筛选包括分别从内阻差值、电压外特性、空间一致性上模拟电芯的分布，其中内阻差值利用同一簇内所有电芯的数据，电压外特性利用得到的等效开路电压模拟电芯的表现，空间一致性为不同pack间处于同一位置电芯的数据。
[0025]可选地，所述的数据在处理时，先将数据标准化处理，所述的标准化处理包括将数据缩放到均值为0，方差为1的规格。
[0026]可选地，所述的方法还包括对标准化处理后的数据进行归一化处理。
[0027]可选地，所述的方法还包括对数据进行相关性分析。
[0028]可选地，所述的方法还包括对电芯筛选评估进行量化输出，进而指导运行和运维。
[0029]可选地，分析每个所述特征向量之间的相关性，用以评估电池状态，还包括：
[0030]采用欧氏距离对电池状态中电芯筛选评估进行分类，量化输出结果。
[0031]依据本专利技术的又一方面，提供了一种云端储能全量电芯内阻评估系统，包括：
[0032]采集单元，用于实时采集电池数据，存储采集的电池数据；
[0033]处理单元，用于模型规范化处理所述电池数据；
[0034]分析单元，用于设定不同的时间阈值，针对不同的时间阈值分析所述电池数据；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云端储能全量电芯内阻计算和评估方法，其特征在于，包括：获取电芯级全量数据，并对获取的所述电芯级全量数据进行划分存储；将存储的电芯级全量数据输入预设评估模型，获得电芯内阻数据库，其中所述预设评估模型是根据戴维南定理建立的等效数学模型；通过所述电芯内阻数据库建立电芯内阻数据矩阵，计算所述电芯内阻数据矩阵的特征向量；分析每个所述特征向量之间的相关性，用以评估电池状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电芯级全量数据，并对获取的电芯级全量数据进行划分存储的方法包括：在大数据平台或本地端，获取任意时段的电池簇内电芯级全量数据，将该数据以等时间间隔进行划分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述电芯内阻包括欧姆内阻、极化内阻，在预设评估模型中，采用电阻阻值模拟所述欧姆内阻，采用阻容网络表征所述极化内阻。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设评估模型包括：构建OCV开压电路与SoC荷电状态的函数关系式以及函数关系式的最小二乘法向量表达式；基于函数关系式的最小二乘法向量表达式，根据SoC在预设区间范围内的数据片段，得到电芯的参数拟合值；根据所述参数拟合值对欧姆内阻进行分析后，得到电芯的欧姆内阻可视化结果并筛选出异常值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述的筛选包括分别从内阻差值、电压外特性、空间一致性上模拟电芯的分布，其中内阻差值利用同一簇内所有电芯的数据，电压外特性利用得到的等效开路...

【专利技术属性】
技术研发人员：张继元，王卫宏，芮冬阳，郭洋，孙建旸，
申请(专利权)人：智光研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：