【技术实现步骤摘要】
一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法
[0001]本专利技术涉及安全等级评估算法
，具体是一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法。
技术介绍
[0002]储能系统通过对能量的时空转移，有效调节电力供需侧平衡，可提高电网对可再生能源的接纳能力，是实现双碳目标的重要技术手段。据不完全统计，2011至2021年间，全球共发生41起储能电站起火爆炸事故，安全问题成为储能电站大规模应用的首要障碍。
[0003]储能电站安全防控贯穿于电池制造、电站设计建设、电站运行维护和事故后消防等环节。储能电站普遍采用的定期检修策略，检修周期以及计划固定，难以及时发现安全隐患，且储能元件数量多、故障类型多，离线检测的防控方法耗时长、成本高、运检工作量大，检修效率低。同时，储能电站消防标准虽规定了电站事故后的消防灭火措施，但事故发展到消防阶段已造成了设备损坏和电站停运损失，且消防的目的在于防止电池单体热失控蔓延造成的严重燃爆事故和人身伤害，并不能从根本上避免储能电站的安全事故。目前，介于电站建设和消防之间的主动安全开始受到重...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于火灾爆炸、化学风险、电气风险等因素的分析，构建储能电站主动安全评估指标体系及其层次关系，采用层次分析法构造判断矩阵，并计算各个评估指标的组合权重；步骤2：利用业内专家的知识经验，通过调查与反复论证，对储能电站主动安全评估指标进行主观打分；步骤3：采用D
‑
S证据理论将专家对各种储能电站主动安全评估指标的评估进行量化和集成，依据信任区间将各个评估指标进行大小排序，量化各种评估指标对储能电站主动安全等级的影响大小，达到对储能电站主动安全等级的综合评估。2.根据权利要求书1所述的一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于：在步骤1中，所述储能电站主动安全评估指标体系及其层次关系如下：根据整体目标和评价因素的类别，将所述储能电站主动安全评估指标体系分为目标层、准则层和指标层。3.根据权利要求2所述的一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于：目标层为储能电站主动安全，准则层为火灾爆炸、化学风险、电气风险，指标层为冷却系统故障、消防系统故障、传感器故障、热失控、直流母线缺陷、运行环境、电池老化、电力电子设备故障、能源管理系统故障、过负荷故障与接地故障。4.根据权利要求3所述的一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于：在步骤1中，基于层次分析法构造判断矩阵，并计算各个评估指标的组合权重方法如下：引用数字1
‑
9及其倒数作为模糊标度，基于国家标准以及专家经验，对相同层级的评价因素进行两两比较，衡量准则层中的各准则在目标中所占的比重，得到判断矩阵；综合考虑下层元素对上层元素的影响，计算k+1层元素的组合权重：式中，w
k+1,k
‑1是第k+1层上元素相对于k
‑
1层元素的组合权重；是第k+1层相对于k层元素的权重。5.根据权利要求1所述的一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于：在步骤3中，量化专家对各种储能电站主动安全评估指标评估值的方法如下：设有n个专家对相关的主动安全评估指标进行评价，即A＝{a1，a2，...，a
n
}；影响储能电站主动安全的评估指标共有m个，即B＝{b1，b2，...，b
m
}。将专家给出的决策矩阵(v(a
i
,b
j
))
n
×
m
中不同专家的语言评价值v(a
i
，b
j
)看作是属性b
j
下的证据源，并将所有的各项指标构成的集合看作一个识别框架θ，即θ＝B＝{b1，b2，...，b
m
}；然后根据决策矩阵中不同属性b
j
下的语言评价值v(a
i
,b
j
)的特征，把语言评价相同的属性形成的集合归入同一个焦元；对于语言评价值缺失的属性，看作专家a
i
在属性b
j
下的语言评价值未知，将该方案归入识别框架θ中，得到每个属性下的所有焦元β
i,s
(i＝1，2，...，m；s＝1，2，...，t；t≤2
n
，m为评估指标个数，n为专家人数，s最多可取到2
n
)。6.根据权利要求5所述的一种主客观融合的储能电站主动安全等级评估算法，其特征在于，在步骤3中，集成专家对各种储能电站主动安全评估指标评估值的方法如下：专家a
i
评价下的各焦元的基本概率分配函数值：
将未知信息归入θ中，焦元θ的基本概率分配函数值：定义在b
l
、b
k
专家评价下的所有安全威胁对应的焦元的基本概率为m
l
(β
l,s
)、m
k
(β
k，s...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄小庆，杨振宇，于慎仟，
申请(专利权)人：常州市科能电器有限公司，
类型：发明
国别省市：
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