一种大规模储能系统的智能化运维方法技术方案

本发明专利技术提供了一种大规模储能系统的智能化运维方法，属于智能系统运维技术领域。该方法包括：步骤1，计算每一个PACK的SOH值；步骤2，根据每个PACK的SOH值，按照从大到小的顺序依次排列到每一簇；步骤3，计算整个电池堆的容量；步骤4，判定整个电池堆的容量是否满足预期容量的要求，如果满足则结束算法，如果不满足则进入步骤5；步骤5，PACK更换。本发明专利技术的特点是利用电芯级SOH的算法计算储能系统的短板；利用容量重组的算法和PACK更换算法去消除储能系统的短板，从而使得整个储能系统的循环寿命能够大幅度的提升并大幅度的降低储能的度电成本。成本。成本。

【技术实现步骤摘要】
一种大规模储能系统的智能化运维方法


[0001]本专利技术属于智能系统运维
，具体涉及一种大规模储能系统的智能化运维方法。

技术介绍

[0002]大规模储能系统是由百万颗电芯进行串并联而成。由于串并联的架构，导致储能系统运行具有木桶效应，即储能系统受到最短板电芯的限制。整个系统在运行过程中，每颗电芯运行环境的不一致导致了电芯运行衰减的不一致。这就使得系统的寿命大幅度小于电芯的循环寿命。
[0003]目前，储能行业内普遍在初始阶段对储能的容量进行超配。通过超配可以降低储能系统的放电深度DoD，从而提高储能系统的循环次数。但在项目运行初期进行超配，增加了系统的一次投资。此外，由于化学电池还有日历寿命的限制，这就导致了超配的储能系统的价值随着时间的增加而不断的衰减，即使这部分超配电池没有投入运行。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种大规模储能系统的智能化运维方法，该方法可植入到储能系统的EMS系统中，从而对大规模储能系统进行智能化运维，提升整个储能系统的容量。
[0005]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006]一种大规模储能系统的智能化运维方法，具体包括以下步骤：
[0007]步骤1，对电池堆内的每一个PACK的剩余寿命进行计算，即计算每一个PACK的SOH值；
[0008]步骤2，根据每个PACK的SOH值，按照从大到小的顺序依次排列到每一簇；
[0009]步骤3，计算整个电池堆的容量；r/>[0010]步骤4，判定整个电池堆的容量是否满足预期容量的要求，如果满足则结束算法，如果不满足则进入步骤5；
[0011]步骤5，PACK更换。
[0012]本专利技术的进一步改进在于：
[0013]步骤1中，计算每一个PACK的SOH值，具体操作为：
[0014]步骤1.1，在额定的充放电倍率下，对每一个电池堆进行满充和满放，记录每一个电池簇在满充过程中最先达到最高电压值的电芯alpha_max和在满放过程中最先达到最低电压值的电芯alpha_min；
[0015]步骤1.2，对于同一簇内的其他电芯，在满充过程中，测量该电芯的最高电压值，计算该电芯的最高电压值和该簇的alpha_max的电压值之间的差值，并计算该电压差值对应的电量Power_max值；
[0016]在满放过程中，测量该电芯的最低电压值，记算该电芯的最低电压值和该簇的
alpha_min的电压值之间的差值，并记算该电压差值对应的电量Power_min值；
[0017]计算该电芯的SOH值；
[0018]步骤1.3，PACK的SOH值为PACK内所有电芯中最低的SOH值乘以PACK内电芯的个数。
[0019]本专利技术的进一步改进在于：
[0020]步骤1.1中，alpha_max和alpha_min指的是在同一个电流情况下，簇内的最高电压和最低电压，其中alpha_max是指在充电过程中，最先达到最高电压门槛值的电芯，alpha_min是指在放电过程中，最先达到最低电压门槛值的电芯。
[0021]本专利技术的进一步改进在于：
[0022]步骤1.2中，其他电芯指的是除了alpha_min和alpha_max以外的电芯。
[0023]本专利技术的进一步改进在于：
[0024]步骤1.2中，Power_max＝(满充过程的电压差值)
×
电流
×
时间，所述Power_max值为电芯由于短板效应没有释放的电芯电量。
[0025]本专利技术的进一步改进在于：
[0026]步骤1.2中，Power_min＝(满放过程的电压差值)
×
电流
×
时间，所述Power_min值为电芯由于短板效应没有充入的电芯电量。
[0027]本专利技术的进一步改进在于：
[0028]步骤1.2中，电芯的SOH值计算如下：
[0029]SOH值＝(电芯实际的放电电量+Power_min+Power_max
×
电芯效率)/电芯的标称容量；
[0030]其中，电芯实际的放电电量＝实际电压
×
电流
×
时间。
[0031]本专利技术的进一步改进在于：
[0032]步骤3，计算整个电池堆的容量，具体为：
[0033]将每一个电池簇中的最小SOH值乘以簇内PACK的个数作为该电池簇的容量，整个电池堆的容量为所有电池簇的容量的叠加。
[0034]本专利技术的进一步改进在于：
[0035]步骤4，判定整个电池堆的容量是否满足预期容量的要求，具体操作为：
[0036]设定电池堆的额定衰减曲线，即整个电池堆预期的衰减曲线，把这个预期的衰减曲线作为PACK更换的标准，获得重组后的电池堆的衰减曲线，并看其是否与预期的衰减曲线有交点，如果有交点，就是不能达到预期的衰减曲线，即不满足预期容量的要求。
[0037]本专利技术的进一步改进在于：
[0038]步骤5，PACK更换，具体操作为：
[0039]计算每一簇电池的最低SOH值和倒数第二最低SOH值的差值Beta，并对差值进行从大到小的排序；将差值Beta最大的那一簇的最低的SOH值的PACK进行更换，更换后的PACK为100％SOH值，然后重新计算整个电池堆的容量，如果电池堆容量满足要求，则结束算法，否则再次计算每一簇电池的Beta值，并依据Beta值进行PACK更换，直至整个电堆容量满足预设的容量值。
[0040]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0041]本专利技术公开了一种大规模储能系统的智能化运维方法，最大的特点是利用电芯级SOH的算法计算储能系统的短板；利用容量重组的算法和PACK更换算法去消除储能系统的
短板，从而使得整个储能系统的循环寿命能够大幅度的提升并大幅度的降低储能的度电成本。
附图说明
[0042]图1是大规模储能系统的构架图；
[0043]图2是本专利技术一种大规模储能系统的智能化运维方法的流程图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述：
[0045]本专利技术提出了一种大规模储能系统的智能化运维方法，该方法植入到储能系统的EMS系统中，从而对大规模储能系统进行智能化运维。该智能化运维方法分为两个部分，第一部分为储能系统容量重组，提升整个储能系统的容量；第二部分为智能化PACK更换，通过对PACK的更换，提升整个储能系统的容量。
[0046]如图1所示，为规模储能系统的构架图，其为构架示例，簇数和PACK数目都可以不同。整个AC/DC的直流母线上，多个电池簇并联(在图1中分别用簇1、簇2到簇5表示了5个电池簇)，这多个电池簇统称为电池堆。在一个电池堆内，由于PACK的容量衰减的不一致性，导致了簇与簇之间的环流。在同一簇内，由于PACK的容量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大规模储能系统的智能化运维方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，对电池堆内的每一个PACK的剩余寿命进行计算，即计算每一个PACK的SOH值；步骤2，根据每个PACK的SOH值，按照从大到小的顺序依次排列到每一簇；步骤3，计算整个电池堆的容量；步骤4，判定整个电池堆的容量是否满足预期容量的要求，如果满足则结束算法，如果不满足则进入步骤5；步骤5，PACK更换。2.根据权利要求1所述的一种大规模储能系统的智能化运维方法，其特征在于，所述步骤1中，计算每一个PACK的SOH值，具体操作为：步骤1.1，在额定的充放电倍率下，对每一个电池堆进行满充和满放，记录每一个电池簇在满充过程中最先达到最高电压值的电芯alpha_max和在满放过程中最先达到最低电压值的电芯alpha_min；步骤1.2，对于同一簇内的其他电芯，在满充过程中，测量该电芯的最高电压值，计算该电芯的最高电压值和该簇的alpha_max的电压值之间的差值，并计算该电压差值对应的电量Power_max值；在满放过程中，测量该电芯的最低电压值，记算该电芯的最低电压值和该簇的alpha_min的电压值之间的差值，并记算该电压差值对应的电量Power_min值；计算该电芯的SOH值；步骤1.3，PACK的SOH值为PACK内所有电芯中最低的SOH值乘以PACK内电芯的个数。3.根据权利要求2所述的一种大规模储能系统的智能化运维方法，其特征在于，所述步骤1.1中，alpha_max和alpha_min指的是在同一个电流情况下，簇内的最高电压和最低电压，其中alpha_max是指在充电过程中，最先达到最高电压门槛值的电芯，alpha_min是指在放电过程中，最先达到最低电压门槛值的电芯。4.根据权利要求2所述的一种大规模储能系统的智能化运维方法，其特征在于，所述步骤1.2中，其他电芯指的是除了alpha_min和alpha_max以外的电芯。5.根据权利要求2所述的一种大规模储能系统的智能化运维方法，其特征在于，所述步骤1.2中，Power_max＝(满充过程的电压差值)
×
电流

【专利技术属性】
技术研发人员：沈聪，
申请(专利权)人：北京天启鸿源新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：