本发明专利技术提供一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法及系统，包括：获取储能电站的历史数据、电池编号和位置，计算电池与其相邻电池的平均监测数据；根据平均监测数据，得到监测增加值；确定增加大于一阈值的量为监测增加值向量及编号向量；使用监测增加值向量及编号向量训练LSTM网络，使用LSTM预测监测增加值，如果预测的监测增加值大于第二阈值则表示相应的电池有异常，则进行告警并暂停异常电池的运行；通过上述方案可以增加预测的稳定性，并提高预测速度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能电站的安全领域，具体而言涉及一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法及系统。
技术介绍
1、储能电站是一种电力系统中的关键设施，用于存储电能以备将来使用。现有技术中最常用的储能电站是将电能存储于电池阵列中，在需要时将其重新转换为电能来平衡电力供应和需求，从而提高电力系统的可靠性、稳定性和效率。储能电站在可再生能源集成、电力负载平衡、电力质量改善以及应对突发事件等方面都具有重要作用。
2、电池储能电站中对电池进行安全监测是至关重要的，以确保系统的安全性、性能和可靠性。电池储能电站的安全监测需要全面而严格的管理，以确保电池组的性能和寿命，并最大程度地减少潜在的安全风险。
3、现有技术中通常通过传感器检测电池阵列中的温度、电压、电流的变化以确定电池阵列是否出现问题。
4、由于电池本身的特性，一旦电池出现问题，造成电池短路等，电池的温度会迅速升高，并且在短时间内燃烧，产生火灾，因此，极早发现电池隐患具有重要的意义。
5、现有技术中，有通过统计、机器学习等方法对电池的监测数据进行处理分析，在电池出明火之前提早预测电池组状态的公开文献。但在大型储能电站中，一方面电池之间的温度、电压等参数相互影响，传感器有一定的误差，直接使用监测数据进行分析会有较多的误报；另一方面，电池阵列中电池的数量数以万计，如果直接将监测数据应用于预测分析，数据维度会非常大，如果直接作为机器学习模型的输入，会导致处理速度过慢，从而延迟提醒时间。
技术实现思路
>1、为了解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法及系统。2、在本专利技术的一个方面，提供1.一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1，根据历史数据确定全部电池的监测增加值，所述监测增加值指监测周期的值与前一监测周期值的差值；步骤2，确定监测增加值大于第一阈值，并且排名前第一预设值的监测增加值，为监测增加值向量，根据监测增加值向量确定样本数据，并采用所述样本数据训练lstm模型；步骤3，实时获取电池监测数据，使用监测到的数据及训练好的lstm模型预测电池状态，并根据预测的电池状态对电池进行运行管理。
3、进一步地，所述步骤1具体包括：步骤1.1，获取储能电站的历史电池监测数据以及电池位置数据、电池的连接数据；其中，每一个电池均有一电池编号，周期性地监测电池获取电池监测数据；步骤1.2，根据每一电池的电池位置数据确定与其相邻的电池编号；步骤1.3，对于同一个监测周期的数据，获取与第一电池及与其相邻的电池的第一监测数据，计算所述第一监测数据的平均值，将所述平均值确定为所述第一电池的平均监测数据；步骤1.4，将所述第一电池的平均监测数据减去所述第一电池的前一周期的平均监测数据，得到监测增加值；步骤1.5，重复步骤1.3-1.4，得到全部电池的监测增加值。
4、进一步地，所述步骤2具体包括：步骤2.1，确定监测增加值大于第一阈值，并且排名前第一预设值的监测增加值，为监测增加值向量，其中监测增加值向量中监测增加值以电池编号排序，在监测增加值向量中的电池编号为电池编号向量；步骤2.2，重复步骤1.3-1.5及2.1的步骤，处理全部历史电池监测数据，得到每周期的监测增加值向量及电池编号向量为样本数据；步骤2.3，以样本数据训练lstm模型，得到训练好的lstm模型，所述lstm模型可预测后续几个周期的监测增加值。
5、进一步地，步骤3具体包括：步骤3.1，实时获取电池监测数据，重复步骤1.3-1.5及2.1的步骤，获得当前监测增加值向量及电池编号向量，将当前监测增加值向量及电池编号向量输入训练好的lstm模型，预测未来几个周期的监测增加值以及相应的电池编号；步骤3.2，如果预测的监测增加值大于第二阈值则表示相应的电池有异常，则进行告警并暂停异常电池的运行。
6、进一步地，所述相邻为物理上的相邻，所述第一电池的相邻电池为所述第一电池周围的几个电池；或，所述相邻为电学意义上的相邻，所述第一电池的相邻电池为与所述第一电池串联或并联的电池。
7、另一方面，本专利技术还提供一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于所述系统包括如下模块：获取模块，用于根据历史数据确定全部电池的监测增加值，所述监测增加值指监测周期的值与前一监测周期值的差值；训练模块，用于确定监测增加值大于第一阈值，并且排名前第一预设值的监测增加值，为监测增加值向量，根据监测增加值向量确定样本数据，并采用所述样本数据训练lstm模型；运行管理模块，用于实时获取电池监测数据，使用监测到的数据及训练好的lstm模型预测电池状态，并根据预测的电池状态对电池进行运行管理。
8、进一步地，所述获取模块具体包括：
9、历史数据获取模块，用于获取储能电站的历史电池监测数据以及电池位置数据、电池的连接数据；其中，每一个电池均有一电池编号，周期性地监测电池获取电池监测数据；编号确定模块，用于根据每一电池的电池位置数据确定与其相邻的电池编号；监测数据计算模块，用于对于同一个监测周期的数据，获取与第一电池及与其相邻的电池的第一监测数据，计算所述第一监测数据的平均值，将所述平均值确定为所述第一电池的平均监测数据；监测增加计算模块，用于将所述第一电池的平均监测数据减去所述第一电池的前一周期的平均监测数据，得到监测增加值；第一重复运行模块，用于重复步骤监测数据计算模块及监测增加计算模块，得到全部电池的监测增加值。
10、进一步地，所述训练模块具体包括：样本模块，用于确定监测增加值大于第一阈值，并且排名前第一预设值的监测增加值，为监测增加值向量，其中监测增加值向量中监测增加值以电池编号排序，在监测增加值向量中的电池编号为电池编号向量；样本确定模块，用于重复运行监测数据计算模块、监测增加计算模块、样本模块，处理全部历史电池监测数据，得到每周期的监测增加值向量及电池编号向量为样本数据；lstm模型训练模块，用于以样本数据训练lstm模型，得到训练好的lstm模型，所述lstm模型可预测后续几个周期的监测增加值。
11、进一步地，所述运行管理模块具体包括：实时数据获取模块，用于实时获取电池监测数据，重复运行监测数据计算模块、监测增加计算模块、样本模块，获得当前监测增加值向量及电池编号向量，将当前监测增加值向量及电池编号向量输入训练好的lstm模型，预测未来几个周期的监测增加值以及相应的电池编号；异常检测模块，用于如果预测的监测增加值大于第二阈值则表示相应的电池有异常，则进行告警并暂停异常电池的运行。
12、进一步地，所述相邻为物理上的相邻，所述第一电池的相邻电池为所述第一电池周围的几个电池；或，所述相邻为电学意义上的相邻，所述第一电池的相邻电池为与所述第一电池串联或并联的电池。
13、本专利技术通过上述技术方案，可以产生如下有益效果：
14、为了综合考虑相互影响的电池参数，同时平抑误差，本专利技术提出相邻电池的概本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于：所述相邻为物理上的相邻，所述第一电池的相邻电池为所述第一电池周围的几个电池；或，所述相邻为电学意义上的相邻，所述第一电池的相邻电池为与所述第一电池串联或并联的电池。
6.一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于所述系统包括如下模块：
7.根据权利要求6所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于所述获取模块具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于所述训练模块具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于所述运行管理模块具体包括：
10.根据权利要求7所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理系统，其特征在于：所述相邻为物理上的相邻，所述第一电池的相邻电池为所述第一电池周围的几个电池；或，所述相邻为电学意义上的相邻，所述第一电池的相邻电池为与所述第一电池串联或并联的电池。
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【技术特征摘要】
1.一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种储能电站的安全监测预警与运行管理方法，其特征在于：所述相邻为物理上的相邻，所述第一电池的相邻电池为所述第一电池周围的几个电池；或，所述相邻为电学意义上的相邻，所述第一电池的相邻电池为与所述第一电池串联或并联的电池。
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【专利技术属性】
技术研发人员：王劲，邹伦森，周跃利，翁正，周良睿，刘可欣，
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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