【技术实现步骤摘要】
本申请涉及储能电站的监测，具体而言，涉及一种储能电站的电池的故障检测方法、装置、计算机可读存储介质和系统。
技术介绍
1、储能电站在作业过程中，电压电流等物理量应当在一定的可控安全范围内。但是电池包在使用过程中受到诸多不可预估的内外部因素影响，可能会导致电池异常老化突破可承受的安全界限，继而引发电池故障。
2、电池在使用过程中衰老趋势应当大体一致，因此，通过分析电池包衰老程度等特征趋势，来判断储能电站电池故障，可以及早发现可能存在的电池异常。但是，仅仅依靠原始电压和电流特征无法发现潜在联系，而且缺少标签化的数据样本，一些强大的有监督算法无法使用。
3、即现有方案缺乏一种检测储能电站电池故障的技术方案。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种储能电站的电池的故障检测方法、装置、计算机可读存储介质和系统，以至少解决现有方案缺乏一种检测储能电站电池故障的技术方案的问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种储能电站的电池的故障检测方法，该方法包括：获取储能电站从预设时刻至当前时刻的电池的soc并进行维度划分，得到各维度的当前soc，所述维度包括单体电芯、电池簇、电池堆、电池仓，所述预设时刻位于所述当前时刻之前；采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障。
3、可选地，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障
4、可选地，在获取所述孤立森林算法模型的输出，以确定所述储能电站的电池是否出现故障之后，所述方法还包括：在确定目标soc出现故障的情况下，根据编号位置映射关系和目标单体电芯编号，确定目标单体电芯位置，所述目标单体电芯编号为与所述目标soc对应的单体电芯编号，所述编号位置映射关系为单体电芯编号和单体电芯位置的映射关系；根据所述目标单体电芯位置，确定目标电池模组的位置，所述目标电池模组为所述目标单体电芯所处的电池模组，各所述电池簇包括多个电池模组，各所述电池模组包括多个单体电芯。
5、可选地，在根据所述目标单体电芯位置，确定目标电池模组的位置之后，所述方法还包括：生成报警信息，以提示处于所述目标电池模组的位置的所述目标电池模组出现故障而需要更换。
6、可选地，所述方法还包括：每隔预设时间至少采用历史soc数据，对所述孤立森林算法模型进行训练，以优化所述孤立森林算法模型的参数。
7、可选地，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：获取所述储能电站从预设时刻至当前时刻的电压和温度并进行维度划分，得到各维度的当前电压和当前温度；采用无监督孤立森林算法，对各维度的所述当前soc、所述当前电压和所述当前温度进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障。
8、可选地，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：获取所述储能电站从预设时刻至当前时刻的电压参数和温度参数并进行维度划分，得到各维度的当前电压参数和当前温度参数，所述电压参数包括电压、压差、帧间压差、极值、平均值、方差、帧间电压变化率，所述温度参数包括温度、极值，温差、帧间温差、帧间温度变化率；采用无监督孤立森林算法，对各维度的所述当前soc、所述当前电压和所述当前温度进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障。
9、根据本申请的另一方面，提供了一种储能电站的电池的故障检测装置，该装置包括：
10、获取单元，用于获取储能电站从预设时刻至当前时刻的电池的soc并进行维度划分，得到各维度的当前soc，所述维度包括单体电芯、电池簇、电池堆、电池仓；
11、确定单元，用于采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障。
12、根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的储能电站的电池的故障检测方法。
13、根据本申请的另一方面，提供了一种储能电站的电池的故障检测系统，该系统包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的储能电站的电池的故障检测方法。
14、应用本申请的技术方案，通过维度划分以提高后续确定是否故障的精确度，再通过无监督孤立森林算法可以在不需要先验信息的条件下可以直接给出序列异常的概率估计，并且孤立森林采用集成学习的思想，大大提高了算法模型的检测效果，进而可以提前预判电池故障征兆，降低故障率和运维成本，提升用户体验，保护用户生命财产安全，从而解决了现有方案缺乏一种检测储能电站电池故障的技术方案的问题。
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1.一种储能电站的电池的故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前SOC进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述孤立森林算法模型的输出，以确定所述储能电站的电池是否出现故障之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述目标单体电芯位置，确定目标电池模组的位置之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前SOC进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前SOC进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：
8.一种储能电站的电池的故障检测装置，其特征在于，包括：
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10.一种储能电站的电池的故障检测系统，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7中任意一项所述的储能电站的电池的故障检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种储能电站的电池的故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述孤立森林算法模型的输出，以确定所述储能电站的电池是否出现故障之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述目标单体电芯位置，确定目标电池模组的位置之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，采用无监督孤立森林算法，至少对各维度的所述当前soc进行处理，确定所述储能电站的电池是否出现故障，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：房子昱，张文，茅小海，巴海龙，刘威，
申请(专利权)人：合肥国轩高科动力能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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