一种储能装置健康状态评估方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电池管理技术领域，具体地说，涉及一种储能装置健康状态评估方法。其包括如下步骤：步骤S1、采集电池的运行参数，进而构建诊断输入序列S；步骤S2、构建健康状态评估模型并对诊断输入序列S进行处理；步骤S3、输出电池的健康状态。通过上述步骤S1

【技术实现步骤摘要】
一种储能装置健康状态评估方法


[0001]本专利技术涉及电池管理
，具体地说，涉及一种储能装置健康状态评估方法。

技术介绍

[0002]电力资源属于较为紧缺的资源，因其使用与人类的生活、生产的规律息息相关，故呈现 出典型的峰谷特征。虽然目前国内出台了峰谷用电不同收费的措施，但该种措施只是一种侧 面的鼓励措施，无法较佳地从根源上解决用电错峰的问题。通过削峰填谷储能系统，其能够 在用电波波谷时段进行蓄能，在用电波峰时段向用电设备供电，进而能够减缓供电压力，降 低使用者用电成本。削峰填谷储能装置的核心部件包括电池组件，电池组件的运行状况直接 影响到整个削峰填谷储能系统的运行，故需要对电池组件的运行状况进行监控和管理。另外， 考虑到能源的综合利用，还需要对电池组件的多途径供电进行管理和监控。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种储能装置健康状态评估方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
[0004]根据本专利技术的一种储能装置健康状态评估方法，其包括如下步骤：
[0005]步骤S1、采集电池的运行参数，进而构建诊断输入序列S；
[0006]步骤S2、构建健康状态评估模型并对诊断输入序列S进行处理；
[0007]步骤S3、输出电池的健康状态。
[0008]通过上述步骤S1
‑
S3，能够较佳地实现对基于健康状态评估模型对电池的健康状态的评 估，故而能够较佳地利用算法的优势，实现对电池的健康状态的较佳评估。
[0009]作为优选，步骤S1具体包括如下步骤，
[0010]步骤S11、获取电池的工作状态M、工作电压U、工作电流I、工作时长T、内部温度K
o
以及 环境温度K；
[0011]该步骤中，电池的工作状态为放电状态时M＝1，电池的工作状态为充电状态时，M＝0；
[0012]步骤S12、对工作电压U、工作电流I、工作时长T、内部温度K
o
以及环境温度K进行去 量纲处理，进而获取去量纲的工作电压U
*
、工作电流I
*
、工作时长T
*
、内部温度K
o*
以及环境 温度K
*
；
[0013]步骤S13、构建诊断输入序列S，S＝[M,U
*
,I
*
,T
*
,K
o*
,K
*
]。
[0014]通过步骤S11，能够较佳地将电池的工作状态、工作电压、工作电流、工作时长、内部 温度以及环境温度进行综合考虑，从而能够较佳地构建出内部温度与电池运行状态及外界环 境间的关联序列。通过步骤S12和S13，能够较佳地实现量纲的去除，故而能够较佳地便于 健康状态评估模型的处理。
[0015]作为优选，步骤S12中，
[0016][0017][0018][0019][0020][0021]其中，U
max
、I
max
、T
max
、K
omax
及K
max
分别为最大工作电压、最大工作电流、最大工 作时长、最大内部温度以及最大环境温度。
[0022]通过上述，能够较佳地实现去量纲参数的获取。
[0023]作为优选，步骤S2中的健康状态评估模型通过下述步骤构建，
[0024]步骤S21、构建健康状态评估模型；
[0025]步骤S22、构建样本集P并对健康状态评估模型进行训练。
[0026]通过上述，能够较佳地构建健康状态评估模型。
[0027]作为优选，步骤S21中基于神经网络构建健康状态评估模型，健康状态评估模型具有输 入层、全连接层及输出层，输入层用于输入诊断输入序列S，全连接层用于对诊断输入序列S 进行处理，输出层用于接收全连接层的处理结果；
[0028]其中，全连接层能够具有依次连接的N层，且后一全连接层以前一全连接层的输出作为 输入；对于所述N层中的第i层全连接层，其输出序列y
i
与输入序列x
i
间存在如下关系，
[0029]y
i
＝ω
i
x
i
+b
i
；
[0030]其中，ω
i
为第i层全连接层的权重项，b
i
为第i层全连接层的偏置项，权重项ω
i
和偏置项 b
i
通过步骤S22获取。
[0031]通过上述，能够较佳地借助于现有成熟的神经网络算法，实现健康状态评估模型的构建。
[0032]作为优选，步骤S22中，样本集P具有多个样本序列，所述多个样本序列自不同工作状 态、不同循环次数的电池中采集；每个样本序列均以电池的容量衰减值Q为标签，
[0033]对于第j个样本，其标签Q
i
计算公式为，Q
ia
为第j个样本所对应的电池在当前 状态下的实际满电量时的满电电荷量，Q
ic
为第j个样本所对应的电池的标称满电电荷量；
[0034]对于第j个样本，其样本序列为，M
j
、及分别表 示第j个样本的工作状态、去量纲的工作电压、去量纲的工作电流、去量纲的工作时长、去 量纲的内部温度以及去量纲的环境温度。
[0035]通过上述，能够较佳地获取样本数据库，尤其是由于采用容量衰减值Q为标签，故健康 状态评估模型最终输出的结果能够为一具体数值，而非分类机输出的分类数据，从而能够较 佳地便于后续的阈值判定及预警处理。
附图说明
[0036]图1为实施例1中的混合供电系统的系统框图示意图；图2为实施例1中的一种储能电 池热管理系统的系统框架示意图；图3为实施例1中的电池存放装置的结构示意图；图4为 实施例1中的电池存放装置的剖面示意图；图5为实施例1中的盘管的结构示意图；图6为 实施例1中的驱动机构的结构示意图；图7为实施例1中的驱动机构的剖面示意图；图8为 实施例1中的盖板的结构示意图；图9为实施例1中的叶轮的结构示意图；图10为实施例1 中的安装块的结构示意图；图11为实施例1中的驱动机构的半切示意图；图12为图11中的 A部分的放大示意图；图13为实施例1中的滑块的结构示意图；图14为实施例1中的限位 块的结构示意图。图15为实施例1中光伏组件的示意图；图16为实施例1中散热骨架的示 意图；图17为实施例1中第一活塞腔和第一电动伸缩杆的示意图；图18为实施例1中第一 活塞腔和第一电动伸缩杆的局部剖视图；图19为实施例1中第一壳体和第二电动伸缩杆的示 意图；图20为实施例1中第二壳体和第二电动伸缩杆的示意图；图21为实施例1中第一壳 体和第二电动伸缩杆的局部剖视图；图22为实施例1中第一壳体和第二电动伸缩杆的局部剖 视图；图23为实施例1中第三壳体和第三电动伸缩杆的示意图；图24为实施例1中第四本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储能装置健康状态评估方法，其包括如下步骤：步骤S1、采集电池的运行参数，进而构建诊断输入序列S；步骤S2、构建健康状态评估模型并对诊断输入序列S进行处理；步骤S3、输出电池的健康状态。2.根据权利要求1所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S1具体包括如下步骤，步骤S11、获取电池的工作状态M、工作电压U、工作电流I、工作时长T、内部温度K
o
以及环境温度K；该步骤中，电池的工作状态为放电状态时M＝1，电池的工作状态为充电状态时，M＝0；步骤S12、对工作电压U、工作电流I、工作时长T、内部温度K
o
以及环境温度K进行去量纲处理，进而获取去量纲的工作电压U
*
、工作电流I
*
、工作时长T
*
、内部温度K
o*
以及环境温度K
*
；步骤S13、构建诊断输入序列S，S＝[M,U
*
,I
*
,T
*
,K
o*
,K
*
]。3.根据权利要求2所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S12中，3.根据权利要求2所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S12中，3.根据权利要求2所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S12中，3.根据权利要求2所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S12中，3.根据权利要求2所述的一种储能装置健康状态评估方法，其特征在于：步骤S12中，其中，U
max
、I
max
、T
max
、K
omax
及K
max
分别为最大工作电压、最大工作电流、最大工作时长、最大内部温...

【专利技术属性】
技术研发人员：王绿叶，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：