一种储能电池组短路故障诊断方法、电池管理方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电池管理技术领域，公开一种储能电池组短路故障诊断方法，包括以下步骤：获取故障检测所需基准参数；对最大基准特征值向量进行标准化，设置显著性水平，获取短路故障检测阈值，进而获取短路故障的最小可检测故障估计，并确定最小可检测短路电阻；根据实时获取的基于交错电压量测拓扑的储能电池组差分电压时序向量，构造标准化的差分电压量测时序矩阵，计算对应的实时短路故障检测指标；当短路故障检测指标超过故障检测阈值时，计算故障的差分电压通道贡献度，确定短路故障的发生位置。本发明专利技术能够有效提高对储能电池组初期短路故障的检测灵敏度，降低由正常工况下电压波动对故障检测和定位过程的影响，提高故障诊断可靠性。靠性。靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种储能电池组短路故障诊断方法、电池管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及电池管理
，特别涉及一种储能电池组短路故障诊断方法、电池管理方法及系统。

技术介绍

[0002]可再生能源发电的波动性和间歇性给现有电力系统运行带来了巨大挑战，储能是提高电网对间歇性可再生能源发电接纳能力的有效技术。锂离子电池以其高功率密度、宽工作温度范围、低自放电率等优势在储能领域具有广阔应用前景。要确保储能系统安全、可靠运行，就要保证对储能电池检测诊断结果的精确性和可靠性。一旦储能电池组发生初期故障，电池管理系统应当能及时检测、预警故障的发生，进而采取必要的故障隔离或控制措施，以避免故障进一步发展导致储能电池组性能恶化乃至整个储能系统损坏。
[0003]现有锂离子电池组短路故障诊断方法包括模型驱动和数据驱动两种类型。其中，基于模型驱动的锂离子电池组短路故障诊断方法是在电池建模后，生成实测数据与模型估计数据间的残差信号，将残差信号与经验检测阈值对比，从而确定短路故障是否发生。该检测阈值的选取来源于经验，因此并未考虑检测阈值与短路故障信号特征之间的量化关联，导致无法对储能电池组初期短路故障进行及时检测；而基于数据驱动的储能电池组短路故障诊断方法多为储能电池组确定性短路故障的后验诊断，即通过对显著的短路故障与其他故障间的不同故障特征进行分类识别，进而完成对储能电池组短路故障的诊断，其诊断有效性依赖于短路故障的显著性水平，对处于故障分类边界的储能电池组的初期短路故障无法做到及时检测。
[0004]储能电池在投入使用阶段，短路故障为其常见故障。当短路故障发生时，电池在短时间内释放出大量热量，使得电池表面温度激增，极易引发大面积热失控，从而对整个储能系统造成严重威胁，因此，需要在短路故障早期及时发现并准确定位，以便采取有效控制手段防止故障进一步发展。但短路故障早期的故障特征并不明显，储能电池组的初期短路故障检测与定位问题仍然面临巨大挑战。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种储能电池组短路故障诊断方法，以解决储能电池组的初期短路故障检测与定位问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0006]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种储能电池组短路故障诊断方法。
[0007]在一个实施例中，所述储能电池组短路故障诊断方法，包括以下步骤：
[0008]步骤S1：获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的基准差分交错量测电压时序子矩阵的基准差分电压均值向量和基准差分电压标准差对角阵；
[0009]获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的基准差分交错量测电压时序子矩阵标准化后的协方差矩阵的最大基准特征值向量，及最大基准特征值均值和最大基准特征值标准差；
[0010]步骤S2：对最大基准特征值向量进行标准化，设置故障检测的显著性水平，获取短路故障检测阈值，进而获取短路故障的最小可检测故障估计，并确定最小可检测短路电阻；
[0011]其中，获取短路故障检测阈值，进而获取最小可检测短路故障估计的具体步骤为：
[0012]步骤S201：对最大基准特征值向量λ
max,base,1
和λ
max,base,2
分别进行标准化，具体如式(14)所示：
[0013][0014]其中，和分别为最大基准特征值向量λ
max,base,1
和λ
max,base,2
的标准化向量；和分别是标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和的最大基准特征值均值；和分别为标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和最大基准特征值标准差；
[0015]步骤S202：设置显著性水平为α，基于标准化最大基准特征值向量和获得的对应于基准差分交错量测电压时序子矩阵和的短路故障检测子阈值为D
th,1
和D
th,2
，满足式(15)：
[0016][0017]其中，N{
·
}表示满足{
·
}中条件的元素个数；
[0018]短路故障检测阈值D
th
如式(16)所示：
[0019][0020]步骤S203：短路故障的最小可检测故障特征f
min
满足如下公式(17)所示二次函数形式：
[0021][0022]其中，t
f
表示滑动窗口内的故障持续时间；表示短路故障发生于单电池电压向量的第l通道上时的故障分量系数，表示标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和的特征值标准差，计算如式(18)所示：
[0023][0024]据此，得到短路故障的最小可检测故障特征f
min
的估计值；
[0025]所述确定最小可检测短路电阻的步骤，包括：
[0026]根据式(19)得到最小可检测故障特征f
min
对应的最小可检测短路电阻：
[0027][0028]R
sc
表示最小可检测短路电阻，E
m
表示故障电池的开路电压，I
d
表示故障电池处于放电状态时的电流值，R0表示故障电池等效电路模型中的串联电阻；
[0029]其中，基于最小可检测故障特征f
min
的短路电流计算公式如公式(20)所示：
[0030][0031]步骤S3：根据实时获取的基于交错电压量测拓扑的储能电池组差分电压时序向量，构造标准化的差分电压量测时序矩阵，计算对应的实时短路故障检测指标；
[0032]步骤S4：当短路故障检测指标超过故障检测阈值时，计算故障的差分电压通道贡献度，确定短路故障的发生位置。
[0033]可选地，所述步骤S1，包括如下步骤：
[0034]获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的20％至80％荷电状态区间的基准交错量测电压时序矩阵其表达式如式所示：
[0035][0036]其中，n为交错量测拓扑的量测电压传感器个数，m为基准交错量测电压时序矩阵的时间序列长度；为基准交错量测电压时序矩阵中第t个基准交错量测电压列向
量，为中第i个交错量测通道的基准测量电压值；其中，i＝1,2,
…
,n；t＝1,2,
…
,m；对应80％荷电状态下的基准交错量测电压向量，对应20％荷电状态下的基准交错量测电压向量；其中，基准交错量测电压列向量的表达式如公式(2)所示：
[0037][0038]其中，为基准交错量测电压时序矩阵的第t个基准交错量测电压列向量的第i个交错量测通道的基准测量电压值；为交错量测拓扑中第t个时间序列时的第i个单体电池的电压值，所组成向量为单体电池电压向量。
[0039]可选地，所述步骤S1，还包括如下步骤：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储能电池组短路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的基准差分交错量测电压时序子矩阵的基准差分电压均值向量和基准差分电压标准差对角阵；获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的基准差分交错量测电压时序子矩阵标准化后的协方差矩阵的最大基准特征值向量，及最大基准特征值均值和最大基准特征值标准差；步骤S2：对最大基准特征值向量进行标准化，设置故障检测的显著性水平，获取短路故障检测阈值，进而获取短路故障的最小可检测故障估计，并确定最小可检测短路电阻；其中，获取短路故障检测阈值，进而获取最小可检测短路故障估计的具体步骤为：步骤S201：对最大基准特征值向量λ
max,base,1
和λ
max,base,2
分别进行标准化，具体如式(14)所示：其中，和分别为最大基准特征值向量λ
max,base,1
和λ
max,base,2
的标准化向量；和分别是标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和的最大基准特征值均值；和分别为标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和最大基准特征值标准差；步骤S202：设置显著性水平为α，基于标准化最大基准特征值向量和获得的对应于基准差分交错量测电压时序子矩阵和的短路故障检测子阈值为D
th,1
和D
th,2
，满足式(15)：其中，N{
·
}表示满足{
·
}中条件的元素个数；短路故障检测阈值D
th
如式(16)所示：
步骤S203：短路故障的最小可检测故障特征f
min
满足如下公式(17)所示二次函数形式：其中，t
f
表示滑动窗口内的故障持续时间；表示短路故障发生于单电池电压向量的第l通道上时的故障分量系数，表示标准化基准差分交错量测电压时序子矩阵和的特征值标准差，计算如式(18)所示：据此，得到短路故障的最小可检测故障特征f
min
的估计值；所述确定最小可检测短路电阻的步骤，包括：根据式(19)得到最小可检测故障特征f
min
对应的最小可检测短路电阻：R
sc
表示最小可检测短路电阻，E
m
表示故障电池的开路电压，I
d
表示故障电池处于放电状态时的电流值，R0表示故障电池等效电路模型中的串联电阻；其中，基于最小可检测故障特征f
min
的短路电流计算公式如公式(20)所示：步骤S3：根据实时获取的基于交错电压量测拓扑的储能电池组差分电压时序向量，构造标准化的差分电压量测时序矩阵，计算对应的实时短路故障检测指标；步骤S4：当短路故障检测指标超过故障检测阈值时，计算故障的差分电压通道贡献度，确定短路故障的发生位置。2.如权利要求1所述的一种储能电池组短路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1，包括如下步骤：获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的20％至80％荷电状态区间的基准交错量测电压时序矩阵其表达式如式所示：
其中，n为交错量测拓扑的量测电压传感器个数，m为基准交错量测电压时序矩阵的时间序列长度；为基准交错量测电压时序矩阵中第t个基准交错量测电压列向量，为中第i个交错量测通道的基准测量电压值；其中，i＝1,2,
…
,n；t＝1,2,
…
,m；对应80％荷电状态下的基准交错量测电压向量，对应20％荷电状态下的基准交错量测电压向量；其中，基准交错量测电压列向量的表达式如公式(2)所示：其中，为基准交错量测电压时序矩阵的第t个基准交错量测电压列向量的第i个交错量测通道的基准测量电压值；为交错量测拓扑中第t个时间序列时的第i个单体电池的电压值，所组成向量为单体电池电压向量。3.如权利要求2所述的一种储能电池组短路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1，还包括如下步骤：对基准交错量测电压时序矩阵作基于交错量测通道的差分运算，得到基准差分交错量测基准电压时序矩阵表达式如公式(3)所示：其中，为基准差分交错量测基准电压时序矩阵中第t个基准差分交错量测电压列向量，为中第i个交错量测通道和第j个交错量测通道间的差分交错量测电压值，其中，基准差分交错量测基准电压时序矩阵中第t个基准差分交错量测电压列向量表达式如公式(4)所示：4.如权利要求3所述的一种储能电池组短路故障诊断方法，其特征在于，所述获取储能电池组基准工况下基于交错电压量测拓扑的基准差分交错量测电压时
序子矩阵的基准差分电压均值向量和基准差分电压标准差对角阵的步骤，基准差分电压均值向量表达式如公式(5)所示：其中，为基准差分交错量测基准电压时序矩阵中第t个基准差分交错量测电压列向量第i个交错量测通道与第j个交错量测通道间的基准差分测量电压均值，计算公式如公式所示：基准差分电压标准差对角阵如公式(7)所示：其中，diag{
·
}为以{
·
}中元素为依序对角元素的对角阵；代表基准差分交错量测基准电压时序矩阵中第t个基准差分交错量测电压列向量第i个交错量测通道与第j个交错量测通道间的基准差分测量电压标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：李立伟，刘含筱，李扬，张承慧，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：