一种储能设备热失控预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种储能设备热失控预警方法及系统，其中方法包括以下步骤：获得储能设备运行数据中热失控发生前后的运行信息；建立储能设备热失控时相关参数运行异常的判断依据；采集储能设备运作中与热失控相关的运行参数；判断储能设备是否发生热失控。与现有技术相比，本发明专利技术具有储能设备热失控判断快速、准确的优点，可以提前对可能发生的储能设备热失控事件进行预警，对提高储能设备运维的安全性、有效性具有广泛的应用前景。有效性具有广泛的应用前景。有效性具有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种储能设备热失控预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及储能设备热失控预警
，尤其是涉及一种储能设备热失控预警方法及系统。

技术介绍

[0002]储能可以用于平抑风电、光伏等分布式可再生电源出力的功率波动，功率波动将引起配电网功率的波动，利用储能系统快速充放电特性，能够减小可再生能源并网对配电网的冲击，增强配电网的可控性。
[0003]储能装置具有转换效率高且动作快速的特点，能够与系统独立进行有功、无功的交换。将储能设备与先进的电能转换和控制技术相结合，可以实现对电网的快速控制，改善电网的静态和动态特性，满足可再生能源系统的需要。
[0004]储能设备热失控为储能设备电池在外部高温、内部短路，电池包进水或者电池在大电流充放电各种外部和内部诱因的作用下，导致电池内部的正、负极自身发热，或者直接短路，触发“热引发”，热量无法扩散，温度逐步上升，电池中负极表面的SEI膜、电解液、正负极等在高温下发生一系列热失控反应，直到某一温度点，温度和内部压力急剧增加，电池的能量在瞬间转换成热能，形成单个电池燃烧或爆炸的现象。
[0005]现有的储能设备热失控处理办法是，依赖于人工操作模式，当储能设备发生热失控后，按照相关操作人员应急情况预案进行相应处理。此方式的缺点是，相关操作人员仅熟悉和掌握预案中已经被记录的紧急情况，而对其他未被预案记录的紧急情况缺乏了解。当储能设备热失控情况不被相关操作人员熟悉和掌握时，相关操作人员就无法第一时间对故障做出判断和处理，容易造成没有必要的人员伤亡和财产损失。
>
技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种储能设备热失控预警方法及系统。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]一种储能设备热失控预警方法，包括以下步骤：
[0009]采集储能设备运作中与热失控相关的运行参数；
[0010]将采集到的储能设备运作中与热失控相关的运行参数输入储能设备热失控判断模型，判断储能设备是否发生热失控；
[0011]其中，所述储能设备热失控判断模型的构建包括以下步骤：
[0012]S1、在储能设备运行数据中获取储能设备热失控发生前后的运行信息；
[0013]S2、基于所述运行信息，建立储能设备热失控判断模型；
[0014]S3、对所述运行信息进行数据预处理，将预处理后的变量作为储能设备热失控判断模型的输入特征向量；
[0015]S4、设定优化目标对所述储能设备热失控判断模型进行训练，得到训练好的储能
设备热失控判断模型。
[0016]进一步地，步骤S1中，所述储能设备热失控发生前后的运行信息包括被检测的储能设备热失控发生前后产生突变的充电电流、充电电压、放电电流、放电电压、充电功率、放电功率及运行温度数据。
[0017]进一步地，步骤S3中，采用z
‑
score标准化方法对所述运行信息进行数据预处理：
[0018][0019]式中：x为待归一化的样本值；x*为归一化后的样本值；x
μ
为样本均值；x
σ
为样本标准差。
[0020]进一步地，步骤S3中，所述储能设备热失控判断模型的输入向量记作X
in
＝[V,SOC,I,T,M]，其中X
in
为输入数据，包含电池组总电压V、电池组荷电状态SOC、电池组总电流I、电池组温度T以及储能电池单体的统计变量M，各向量均包含时间序列；
[0021]所述储能电池单体的统计变量M中包含一组电池数据中所有单体的电压方差、均值、最大值及最小值；
[0022]所述储能设备热失控判断模型的输出即为输入特征的重构数据，记为输入与输出的变量维数相等。
[0023]进一步地，步骤S3中，定义储能设备热失控判断模型训练过程的优化目标为最小化输入输出数据的重构误差：
[0024][0025]式中：J为输入X
in
与输出的重构误差；m为X
in
和维度；x
in，i，t
为X
in
中第i维度t时刻的元素值；x
out，i，t
为中第i维度t时刻的元素值，N为时间序列总时长。
[0026]进一步地，判断储能设备是否发生热失控的判别规则为：
[0027][0028]式中：X
′
in
表示待判断储能电池输入；表示待判断储能电池输出；y表示对该待判断储能电池的判断结果；K表示是否发生热失控的判断阈值；J
′
＝minJ，表示待判断样本的最小重构误差；
[0029]若重构误差J
′
大于或等于设定的阈值K，则待判断储能电池被判断为热失控，y赋值为1；若重构误差J
′
小于设定的阈值K，则待判断储能电池被判断为正常，y赋值为0。
[0030]进一步地，通过训练不同正常电池样本得到对应重构误差集，并对该重构误差集进行平均值和标准差的计算，选择大于平均值二个标准差处的重构误差作为判断阈值K。
[0031]进一步地，电池组总电压V、电池组荷电状态SOC、电池组总电流I、电池组温度T以及储能电池单体的统计变量M的重构误差表达式分别为：
[0032][0033][0034][0035][0036][0037]式中，X
′
in，t
为X
′
in
中t时刻的元素值；X
′
out，t
为中t时刻的元素值；
[0038]对电池组总电压V、电池组荷电状态SOC、电池组总电流I、电池组温度T以及储能电池单体的统计变量M的重构误差进行求和，得到电池的重构误差为：
[0039]J
′
X
＝J
′
V
+J
′
SOC
+J
′
I
+J
′
T
+J
′
M
。
[0040]一种储能设备热失控预警系统，应用如上所述的一种储能设备热失控预警方法实现，包括核心处理单元、程序启动单元、设置单元、轮询单元、判断单元及接口单元；
[0041]所述程序启动单元、设置单元、轮询单元、判断单元及接口单元分别与核心处理单元相连；
[0042]其中，所述程序启动单元用于启动程序；
[0043]所述设置单元用于设置要采集的储能设备运行数据中热失控发生前后的运行信息；
[0044]所述轮询单元用于采集所述储能设备运作中与热失控相关的运行参数；
[0045]所述判断单元用于判断储能设备是否发生热失控；
[0046]所述接口单元用于当被检测的储能设备存在故障事件时，向储能设备运行管理程序报告热失控事；
[0047]所述核心处理单元提供对所述程序启动单元、设置单元、轮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，包括以下步骤：采集储能设备运作中与热失控相关的运行参数；将采集到的储能设备运作中与热失控相关的运行参数输入储能设备热失控判断模型，判断储能设备是否发生热失控；其中，所述储能设备热失控判断模型的构建包括以下步骤：S1、在储能设备运行数据中获取储能设备热失控发生前后的运行信息；S2、基于所述运行信息，建立储能设备热失控判断模型；S3、对所述运行信息进行数据预处理，将预处理后的变量作为储能设备热失控判断模型的输入特征向量；S4、设定优化目标对所述储能设备热失控判断模型进行训练，得到训练好的储能设备热失控判断模型。2.根据权利要求1所述的一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，步骤S1中，所述储能设备热失控发生前后的运行信息包括被检测的储能设备热失控发生前后产生突变的充电电流、充电电压、放电电流、放电电压、充电功率、放电功率及运行温度数据。3.根据权利要求1所述的一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，步骤S3中，采用z
‑
score标准化方法对所述运行信息进行数据预处理：式中：x为待归一化的样本值；x*为归一化后的样本值；x
μ
为样本均值；x
σ
为样本标准差。4.根据权利要求1所述的一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，步骤S3中，所述储能设备热失控判断模型的输入向量记作X
in
＝[V,SOC,I,T,M]，其中X
in
为输入数据，包含电池组总电压V、电池组荷电状态SOC、电池组总电流I、电池组温度T以及储能电池单体的统计变量M，各向量均包含时间序列；所述储能电池单体的统计变量M中包含一组电池数据中所有单体的电压方差、均值、最大值及最小值；所述储能设备热失控判断模型的输出即为输入特征的重构数据，记为输入与输出的变量维数相等。5.根据权利要求4所述的一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，步骤S3中，定义储能设备热失控判断模型训练过程的优化目标为最小化输入输出数据的重构误差：式中：J为输入X
in
与输出的重构误差；m为X
in
和维度；x
in,i,t
为X
in
中第i维度t时刻的元素值；x
out,i,t
为中第i维度t时刻的元素值，N为时间序列总时长。6.根据权利要求5所述的一种储能设备热失控预警方法，其特征在于，判断储能设备是否发生热失控的判别规则为：
式中：X
′
in
表示待判断储能电池输入；表示待判断储能电池输出；y表示对该待判断储能电池的判断结果；K表示是否发生热失控的判断阈值；J
′
＝minJ，表示待判断样本的最小重构误差；若重构误差J
′
大于或等于设定的阈值K，则待判断储能...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宇翔，陈佳薇，冒建亮，张传林，吴清华，陈上瑞，夏飞，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：