【技术实现步骤摘要】
本申请属于可充电电池，尤其涉及一种可充电电池故障诊断方法、装置及储能电站。
技术介绍
1、可充电电池环保且经济实惠，提高了能源利用效率，因此在现代生活中得到了广泛应用。然而，可充电电池在使用过程中不可避免地会发生故障，且发生故障的概率会随着电池老化，愈发频繁。因此，对可充电电池进行故障诊断一直是行业发展重点之一。目前，最常用的可充电电池故障诊断策略为非模型诊断方法中的参数不一致性诊断法。
2、然而，电池参数不一致，并不一定代表电池故障，例如锂电池(一种可充电电池)内部温度分布不均导致的锂电池内部老化不一致，从而使得锂电池电压不一致；另外，锂电池的故障类型是多样的，现有的参数不一致性诊断法不能准确划分锂电池的故障类型；而且磷酸铁锂电池存在平台期，当电池发生故障时，如内短路，并不能引起电池发生变化，固常用的参数不一致性诊断法在平台期并不适用。
技术实现思路
1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种可充电电池故障诊断方法、装置及储能电站，可以实时监测可充电电池是否发生故障，并准确确定故障类型。
2、第一方面，本申请提供了一种可充电电池故障诊断方法，该方法包括：
3、获取可充电电池在当前时刻的库伦效率；
4、在基于所述当前时刻的库伦效率，确定所述可充电电池发生故障的情况下，获取所述可充电电池在至少两个充放电循环周期内的电池内阻序列，所述电池内阻序列包括至少两个电池内阻值；
5、基于所述电池内阻序列，
6、根据本申请的可充电电池故障诊断方法，通过获取可充电电池的库伦效率，实时监测可充电电池的性能，可以精准判断可充电电池是否发生故障，从根本上避免了参数一致性误判故障的弊端，当根据库伦效率判断可充电电池发生故障时，通过分析电阻的变化进行故障类型诊断，简单快速地确定故障类型，无需借助高精度仪器进行辨识，适用于所有类型的可充电电池。
7、根据本申请的一个实施例，在所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型之后，所述方法还包括：
8、在基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池发生所述老化故障的情况下，模拟所述可充电电池在多个目标温度下的老化过程，得到多个电池衰减速率，所述多个电池衰减速率与所述多个目标温度一一对应；
9、基于所述多个电池衰减速率，确定所述可充电电池的老化故障类型。
10、根据本申请的一个实施例，所述模拟所述可充电电池在多个目标温度下的老化过程，得到多个电池衰减速率，包括：
11、获取所述可充电电池的当前电池状态参数；
12、基于所述当前电池状态参数和所述多个目标温度，通过所述可充电电池对应的目标电化学模型进行充放电仿真，得到所述多个电池衰减速率。
13、根据本申请的一个实施例，所述目标电化学模型为通过遗传算法优化后的可充电电池伪二维电化学模型。
14、根据本申请的一个实施例，所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型，包括：
15、确定所述电池内阻序列对应的内阻趋势特征；
16、在所述内阻趋势特征为下降趋势的情况下，确定所述可充电电池发生所述短路故障；
17、在所述内阻趋势特征为上升趋势的情况下，确定所述可充电电池发生所述老化故障。
18、根据本申请的一个实施例，所述获取可充电电池在当前时刻的库伦效率，包括：
19、根据安时积分法，获取可充电电池在所述当前时刻的循环充放电量；
20、基于所述当前时刻的循环充放电量，确定所述当前时刻的库伦效率。
21、根据本申请的一个实施例，所述基于所述当前时刻的库伦效率，确定所述可充电电池发生故障，包括：
22、在所述当前时刻的库伦效率小于所述可充电电池在上一时刻的库伦效率的情况下，确定所述可充电电池发生故障。
23、根据本申请的一个实施例，所述基于所述多个电池衰减速率，确定所述可充电电池的老化故障类型，包括：
24、在所述电池衰减速率随目标温度的降低而增大的情况下，确定所述可充电电池发生析锂老化故障；
25、在所述电池衰减速率随所述目标温度的升高而增大的情况下，确定所述可充电电池发生固态电解质界面膜生长老化故障。
26、第二方面，本申请提供了一种可充电电池故障诊断装置，该装置包括：
27、获取模块，用于获取可充电电池在当前时刻的库伦效率；
28、第一处理模块，用于在基于所述当前时刻的库伦效率，确定所述可充电电池发生故障的情况下，获取所述可充电电池在至少两个充放电循环周期内的电池内阻序列，所述电池内阻序列包括至少两个电池内阻值；
29、第二处理模块，用于基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型，所述故障类型包括短路故障和老化故障。
30、根据本申请的可充电电池故障诊断装置，通过获取可充电电池的库伦效率，实时监测可充电电池的性能，可以精准判断可充电电池是否发生故障，从根本上避免了参数一致性误判故障的弊端，当根据库伦效率判断可充电电池发生故障时，通过分析电阻的变化进行故障类型诊断，简单快速地确定故障类型，无需借助高精度仪器进行辨识，适用于所有类型的可充电电池。
31、第三方面，本申请提供了一种储能电站，包括：
32、储能设备，所述储能设备包括多个可充电电池；
33、电站管理系统，所述电站管理系统与所述储能设备连接，所述电站管理系统用于执行上述第一方面所述的可充电电池故障诊断方法。
34、根据本申请的储能电站，通过获取可充电电池的库伦效率，实时监测可充电电池的性能，可以精准判断可充电电池是否发生故障，从根本上避免了参数一致性误判故障的弊端，当根据库伦效率判断可充电电池发生故障时，通过分析电阻的变化进行故障类型诊断，简单快速地确定故障类型，无需借助高精度仪器进行辨识，适用于所有类型的可充电电池。
35、第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的可充电电池故障诊断方法。
36、第五方面，本申请提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的可充电电池故障诊断方法。
37、第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的可充电电池故障诊断方法。
38、本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种可充电电池故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，在所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述模拟所述可充电电池在多个目标温度下的老化过程，得到多个电池衰减速率，包括：
4.根据权利要求2所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述多个电池衰减速率，确定所述可充电电池的老化故障类型，包括：
5.根据权利要求3所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述目标电化学模型为通过遗传算法优化后的可充电电池伪二维电化学模型。
6.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型，包括：
7.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述获取可充电电池在当前时刻的库伦效率，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述当
9.一种可充电电池故障诊断装置，其特征在于，包括：
10.一种储能电站，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8任一项所述可充电电池故障诊断方法。
12.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的可充电电池故障诊断方法。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述可充电电池故障诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种可充电电池故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，在所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述模拟所述可充电电池在多个目标温度下的老化过程，得到多个电池衰减速率，包括：
4.根据权利要求2所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述多个电池衰减速率，确定所述可充电电池的老化故障类型，包括：
5.根据权利要求3所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述目标电化学模型为通过遗传算法优化后的可充电电池伪二维电化学模型。
6.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述电池内阻序列，确定所述可充电电池的故障类型，包括：
7.根据权利要求1所述的可充电电池故障诊断方...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晗，崔鑫，胡琼，
申请(专利权)人：阳光电源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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