【技术实现步骤摘要】
本申请涉及储能电池，特别涉及一种一致性判断方法、一致性判断装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、在实际工程应用中，电池簇中的多个储能电池之间的一致性是关乎储能电池系统的安全和寿命的重要因素，合理的一致性判断方法有助于电池企业的降本增效。然而，目前的电池簇中的多个储能电池之间的一致性判断方法对于集体离群值的识别不够准确，难以分辨集体离群电池。
技术实现思路
1、本申请实施方式提供了一种一致性判断方法、一致性判断装置、电子设备和存储介质，以解决上述存在的至少一个技术问题。
2、本申请实施方式的一致性判断方法，包括：
3、获取电池簇中的多个储能电池的多个原始电池数据，每个所述储能电池对应一个所述原始电池数据；
4、利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据；
5、基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型；
6、根据所述稀疏随机投影孤立森林模型进行多个所述储能电池的离群分析，以判断多个所述储能电池之间的一致性。
7、本申请实施方式的一致性判断方法，通过近邻代表算法对多个原始电池数据进行近邻代表处理得到代表电池数据，也即是说，多个原始电池数据将由代表电池数据代表。若是多个储能电池中存在集体离群电池，通过近邻代表处理后，集体离群电池对应的多个原始电池数据也将由代表电池数据代表，如此便于后续更好地识别出集体离群电池，避免集体离群电池由于存在集体离群现象而被误判为正常电池。本申请
8、在某些实施方式中，所述原始电池数据包括原始工作电流数据，在所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据之前，所述一致性判断方法还包括：
9、对多个所述原始工作电流数据进行数据异常检测得到异常工作电流数据；
10、获取所述异常工作电流数据所在的记录时刻对应的电池状态，所述电池状态包括工作状态和静止状态；
11、根据所述电池状态设定电流修复系数，其中，在所述电池状态为所述工作状态时，所述电流修复系数设定为第一修复系数；在所述电池状态为所述静止状态时，所述电流修复系数设定为第二修复系数，所述第一修复系数大于所述第二修复系数；
12、根据所述电流修复系数和所述异常工作电流数据所在的记录时刻的前一记录时刻对应的所述原始工作电流数据修复所述异常工作电流数据。
13、如此，可以结合电池状态依时间顺序修复异常工作电流数据，可以使得修复后的工作电流数据较为准确，从而保证多个储能电池的离群分析结果的稳定性和可靠性。
14、在某些实施方式中，所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据，包括：
15、分别利用所述近邻代表算法对多个所述原始电池数据中的每个所述原始电池数据进行近邻代表处理，得到每个所述原始电池数据对应的所述代表电池数据；其中，一个所述代表电池数据代表一个或多个所述原始电池数据；
16、所述根据所述稀疏随机投影孤立森林模型进行多个所述储能电池的离群分析，以判断多个所述储能电池之间的一致性，包括：
17、根据所述稀疏随机投影孤立森林模型判断每个所述代表电池数据对应的所述储能电池是否离群；
18、在所述代表电池数据对应的所述储能电池离群时，判定所述代表电池数据所代表的一个或多个所述原始电池数据对应的一个或多个所述储能电池离群。
19、如此，在判断某个储能电池是否离群时，可以通过该储能电池的原始电池数据对应的代表电池数据来判断。如果代表电池数据对应的储能电池离群，则说明该原始电池数据对应的储能电池离群，可以使得集体离群电池更好地被识别，大大提升稀疏随机投影孤立森林模型对于集体离群电池识别的准确性。
20、在某些实施方式中，所述分别利用所述近邻代表算法对多个所述原始电池数据中的每个所述原始电池数据进行近邻代表处理，得到每个所述原始电池数据对应的所述代表电池数据，包括：
21、对多个所述原始电池数据进行变量归一化处理，并计算每两个所述原始电池数据经过变量归一化处理后的欧氏距离；
22、对于多个所述原始电池数据中的每个所述原始电池数据，根据所述欧氏距离选取距离该原始电池数据最近的第一预定数量的所述原始电池数据，在所述第一预定数量的所述原始电池数据中逐个计算每个所述原始电池数据与其余所述原始电池数据之间的平均距离；
23、将最小的平均距离对应的所述原始电池数据作为该储能电池的所述代表电池数据。
24、如此，在确定某个原始电池数据对应的代表电池数据时，先根据欧氏距离选取距离该原始电池数据最近的一些原始电池数据，再从这些原始电池数据中选取与其他原始电池数据平均距离最小的一个原始电池数据，作为该原始电池数据的代表电池数据。代表电池数据与该原始电池数据的数据特征较为接近，可以更好地代表该原始电池数据，确保后续依据该代表电池数据进行电池离群分析的准确性。
25、在某些实施方式中，所述基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型，包括：
26、根据多个所述代表电池数据形成代表数据矩阵；
27、根据稀疏概率生成稀疏随机投影矩阵；
28、根据所述代表数据矩阵和所述稀疏随机投影矩阵确定投影数据集；
29、根据所述投影数据集生成投影孤立树；
30、根据所述投影孤立树生成所述稀疏随机投影孤立森林模型。
31、如此，根据代表数据矩阵和稀疏随机投影矩阵确定投影数据集，并根据投影数据集生成投影孤立树，进而根据投影孤立树生成稀疏随机投影孤立森林模型，可以避免单个孤立树模型受随机选择的超平面影响较大而导致模型不稳定。
32、在某些实施方式中，所述代表数据矩阵为n*×m的矩阵，所述稀疏随机投影矩阵为m×k的矩阵，其中，n*为所述代表电池数据的个数，m为所述代表电池数据中参数变量的个数，k为所述投影数据集中参数变量的个数；
33、所述根据所述代表数据矩阵和所述稀疏随机投影矩阵确定投影数据集，包括：
34、将所述代表数据矩阵与所述稀疏随机投影矩阵相乘，得到n*×k矩阵的所述投影数据集，其中，k＜m。
35、如此，通过将代表数据矩阵与稀疏随机投影矩阵相乘得到投影数据集，可以使得代表电池数据中的m个变量组合为投影数据集中的k个变量。在根据稀疏随机投影孤立森林模型进行多个储能电池的离群分析时，可以从组合变量的维度上进行筛选，对于离群异常点有较好的识别能力。
36、在某些实施方式中，在所述根据所述投影数据集生成投影孤立树之后，所述基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型，还包括：
37、判断所述投影孤立树本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种一致性判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述原始电池数据包括原始工作电流数据，在所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据之前，所述一致性判断方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一致性判断方法，其特征在于，所述分别利用所述近邻代表算法对多个所述原始电池数据中的每个所述原始电池数据进行近邻代表处理，得到每个所述原始电池数据对应的所述代表电池数据，包括：
5.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型，包括：
6.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，所述代表数据矩阵为n*×m的矩阵，所述稀疏随机投影矩阵为m×k的矩阵，其中，n*为所述代表电池数据的个数，m为所述代表电池数据中参数变量的个数，k为所述投影数据集中参数变量的个
7.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，在所述根据所述投影数据集生成投影孤立树之后，所述基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型，还包括：
8.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，所述获取电池簇中的多个储能电池的多个原始电池数据，包括：
9.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，所述获取电池簇中的多个储能电池的多个原始电池数据，包括：
10.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，所述根据所述稀疏随机投影孤立森林模型判断每个所述代表电池数据对应的所述储能电池是否离群，包括：
11.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述获取电池簇中的多个储能电池的多个原始电池数据，包括：
12.一种一致性判断装置，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行的情况下，实现权利要求1-11任意一项所述的一致性判断方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行的情况下，实现权利要求1-11任意一项所述的一致性判断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种一致性判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述原始电池数据包括原始工作电流数据，在所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据之前，所述一致性判断方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述利用近邻代表算法对多个所述原始电池数据进行近邻代表处理得到多个代表电池数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一致性判断方法，其特征在于，所述分别利用所述近邻代表算法对多个所述原始电池数据中的每个所述原始电池数据进行近邻代表处理，得到每个所述原始电池数据对应的所述代表电池数据，包括：
5.根据权利要求1所述的一致性判断方法，其特征在于，所述基于多个所述代表电池数据生成稀疏随机投影孤立森林模型，包括：
6.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征在于，所述代表数据矩阵为n*×m的矩阵，所述稀疏随机投影矩阵为m×k的矩阵，其中，n*为所述代表电池数据的个数，m为所述代表电池数据中参数变量的个数，k为所述投影数据集中参数变量的个数；
7.根据权利要求5所述的一致性判断方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾思栋，
申请(专利权)人：深圳海辰储能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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