【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能，尤其涉及储能系统健康评估与优化方法及系统。
技术介绍
1、储能系统通常是由多个电池组组成的，但不同电池组的衰退规律不一致。
2、对于单个的电池组来说，求解其健康状态是成熟的现有技术，但在一个储能系统，各个电池组之间是相互协调的关系。
3、在对一个车储能系统内的电池组的健康状态进行评估时，若仅根据单个电池组的运行参数来求解其健康状态，存在求解得到的电池组的健康状态的准确度较低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术提供一种多参数综合分析的储能电站状态监测方法及系统，以实现更准确、快速地发现储能电站的异常工作状态。
2、第一方面，本专利技术提供一种储能系统健康评估与优化方法，包括：
3、获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；
4、根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值un i、当前温度值tn i、当前储能容量cn i、当前功率值wni、当前循环次数an i和当前内阻rn i；
5、根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；
6、根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的
7、根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；
8、利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。
9、进一步地，所述根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态，包括：
10、对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；
11、将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。
12、进一步地，在所述将所述第三矩阵输入至健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态之前，还包括：
13、通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；
14、对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于mysql数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；
15、通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；
16、所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：
17、
18、其中，b为聚合度，xi、yi为训练样本，(xs，ys)为任意支持向量，s＝{i|ai＞0,i＝1,2,...,m}为所有支持向量的下标集，ai为拉格朗日乘子，t为时刻。
19、进一步地，所述根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态，包括：
20、对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；
21、求解所述第四矩阵的特征值；
22、根据所述第四矩阵的特征值，确定所述第n个电池组的相对健康状态。
23、进一步地，在所述利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态之后，所述方法还包括：
24、在所述第n个电池组的目标健康状态小于预设健康状态阈值的情况，生成告警信息；
25、将所述告警信息发送至目标终端并进行可视化展示。
26、第二方面，本申请实施提供一种储能系统健康评估与优化系统，所述系统包括：
27、获取模块，用于获取储能系统内第n个电池组在不同时刻的运行参数，所述运行参数包括：当前电压值、当前温度值、当前储能容量、当前功率值、当前循环次数和当前内阻；
28、第一构建模块，用于根据所述第n个电池组的在不同时刻的运行参数，构建第一矩阵z，所述第一矩阵的每一行向量对应所述第n个电池组在一个时刻的运行参数，所述第n个电池组在第i个时刻的运行参数包括：当前电压值un i、当前温度值tn i、当前储能容量cni、当前功率值wn i、当前循环次数an i和当前内阻rn i；
29、第一确定模块，用于根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态；
30、第二构建模块，用于根据同一时刻的所述储能系统内的所有电池组的运行参数，构建第二矩阵w；
31、第二确定模块，用于根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态；
32、修正模块，用于利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态，所述目标健康状态为所述第n个电池组在当前时刻在所述储能系统内的健康状态评价值。
33、进一步地，所述第一确定模块包括：
34、第一得到子模块，用于对所述第一矩阵进行归一化处理，得到第三矩阵；
35、第二得到子模块，用于将所述第三矩阵输入至预先训练后的健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态。
36、进一步地，所述第一确定模块包括：
37、通过can总线通讯方式获取所述储能系统内所有所述电池组的历史样本数据；
38、对历史样本数据进行数据清洗处理后，计算各维度样本数据在不同时刻下的聚合度，所述聚合度通过支持向量求解平均值得到；建立各维度样本数据之间的对应关系，并存储于mysql数据库的表格中，将处理后的历史行为数据输入预设的初始健康状态模型中；
39、通过初始健康状态模型进行相关调节因子的计算，在满足性能指标阈值的基础上，采用支持向量机方法训练健康状态模型；将预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，动态地更新健康状态模型；
40、所述聚合度通过支持向量求解平均值得到，求解公式为：
41、
42、其中，b为聚合度，xi、yi为训练样本，(xs，ys)为任意支持向量，s＝{i|ai＞0,i＝1,2,...,m}为所有支持向量的下标集，ai为拉格朗日乘子，t为时刻。
43、进一步地，所述第三得到子模块，用于对所述第二矩阵进行归一化处理，得到第四矩阵；
44、求解子模块，用于求解所述第四矩阵的特征值；
45、确定子模块，用于根据所述第四矩阵的特征值，确定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，所述根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态，包括：
3.根据权利要求2所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，在所述将所述第三矩阵输入至健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，所述根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态，包括：
5.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，在所述利用所述相对健康状态修正所述绝对健康状态，得到所述第n个电池组的目标健康状态之后，所述方法还包括：
6.一种基于权利要求1-5任一项所述的方法的储能系统健康评估与优化系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的储能系统健康评估与优化系统，其特征在于，所述第一确定模块包括：
8.根据权利要求7所述的储能系统健康评估与优化系统，其特征在于，所述第一确定模块包括
9.根据权利要求6所述的储能系统健康评估与优化系统，其特征在于，所述第二确定模块包括：
10.根据权利要求6所述的储能系统健康评估与优化系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，所述根据所述第一矩阵，确定所述第n个电池组的绝对健康状态，包括：
3.根据权利要求2所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，在所述将所述第三矩阵输入至健康状态评估模型中，得到所述第n个电池组的绝对健康状态之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，所述根据所述第二矩阵，确定所述第n个电池组的相对健康状态，包括：
5.根据权利要求1所述的储能系统健康评估与优化方法，其特征在于，在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵少华，吴家声，董超，朱俊宇，周良睿，郑晓东，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频广东储能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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