【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池储能安全评估，尤其涉及基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略。
技术介绍
1、在电池储能单元的应用中，由于单个电池的容量和电压较小，通常需要通过串联和并联多个单体电池来构建具有较高功率和能量的储能单元。然而，这种配置面临着一个主要问题：单体电池之间的不一致性。这种不一致性主要由两个因素引起：一是电池的制造材料异质性和使用环境的差异，二是电池在使用过程中的状态变化，如荷电状态(state ofcharge,soc)和电压的不一致。这些不一致性不仅影响电池储能单元的安全性和稳定性，而且还可能缩短其寿命。
2、电池模组的状态平衡(state of balance,sob)是一个关键因素，涵盖了电压一致性、内阻一致性、温度一致性和容量一致性等多个方面，特别是电压和温度的不一致性，由于对电池的电化学性能有重要影响，因此对电池储能单元的性能和寿命产生了显著的影响。
3、为了解决这些问题，提出了一种基于模糊层次分析法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，这种方法利用单体电池和电池模组的实时数据，建立了电池单体和模组的安全评估模型，通过模糊层次分析法，可以对电池的电热安全性进行准确的定量评估，基于评估结果，实现了电池模组和单体的安全预警，并完成了模组级和单体级的风险预警定位。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略。
2、基于fahp法的电池储能在线安全评估及风
3、s1：获取电池单体的电压数据、温度数据；
4、s2：对电池单体进行安全评估，包括建立电池单体电压安全评估模型以及电池单体温度安全评估模型，基于阈值法对电池单体的电压和温度进行判断，若超出预定阈值，则安全分数直接归零，触发报警，若未超出预定阈值，转入s4；
5、s3：对电池模组进行安全评估，包括建立电池模组电压一致性评估模型以及电池模组温度一致性评估模型，通过标准差变异系数评估电池模组电压的一致性，通过计算极值温度误差均方根对电池模组温度一致性进行评估，进而转入s5；
6、s4：基于双向长短期记忆神经网络的数据重构计算，以挖掘电池储能数据特征；
7、s5：采用fahp计算电池单体温度指标和电压指标的权重、电池模组电压一致性指标和温度一致性指标的权重；
8、s6：根据计算的各权重和电池单体、电池模组的安全评估结果，计算电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数；
9、s7：根据电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数，进行预警定位。
10、进一步的，所述s2中的建立电池单体电压安全评估模型具体包括：
11、采用电压偏移率评估电池单体的电压安全，模型表达式如下：
12、其中，δut为电池单体电压偏移率；ut为电池单体某一时刻电压监测值；同一模组同一时刻电压平均值，其中，计算如下：
13、其中，ncell为电池模组单体电池的数量；ub,t为在t时段各单体电池的电压值。
14、进一步的，所述s2中的建立电池单体温度安全评估模型基于设定电池单体工作温度范围，温度升高与电池发热成正比，则电池温度越高，安全评估值越低。
15、进一步的，所述s3中的建立电池模组电压一致性评估模型具体包括：
16、综合考虑各电池单体的电压差异以及电池模组中电池数量的影响，模型如下：
17、
18、
19、其中，εu,t为电池模组充放电阶段的电压标准差；μu,t为电池模组电压一致性系数。
20、进一步的，所述s3中的建立电池模组温度一致性评估模型具体包括：
21、对充放电温度曲线进行一致性分析，判断在t时段各电池单体温度的平均值，并计算温度误差均方根作为温度一致性的评价指标，模型如下：
22、
23、
24、其中，为同一模组同一时刻温度平均值；tb,t为在t时段各单体电池的温度；εtemp,t为电池储能单元充放电阶段温度标准差，其值越大代表温度一致性越差。
25、进一步的，所述s4中的数据重构计算具体包括针对电池的电压、温度进行数据重构计算：
26、ht＝lstm(ub,tb,ht-1)；
27、hi＝lstm(ub,tb,hi-1)；
28、ht'＝atht+bthi+ci；
29、其中，lstm(.)表示lstm网络的运算过程；ht为t时刻的正向隐藏层输出，有t时刻输入量ub、tb与上一时刻隐藏层输出ht-1计算得到；hi为t时刻的反向隐藏层输出，由t时刻输入量ub、tb与上一时刻隐藏层输出hi-1计算得到，更新网络隐藏层的输出ht'。
30、进一步的，所述s5具体包括：
31、s51：建立模糊互补判断矩阵，所述矩阵将每两个指标进行对比，判断其重要程度，模糊互补判断矩阵建立如下：
32、
33、
34、其中，h为模糊互补判断矩阵，axy为指标ax对指标ay的相对重要程度，且axy+ayx＝1；
35、s52：建立模糊一致性矩阵，对h矩阵按行求和：
36、
37、计算模糊一致性矩阵的元素：
38、a'xy＝(hx-hy)/2n+0.5，x,y＝1,2,3...,z；
39、可得，模糊一致性判断矩阵为：
40、h'＝(a'xy)z×z；
41、s53：确定单层指标权重，对模糊一致性判断矩阵每一行元素进行乘积计算，计算其n次方根：
42、
43、则单层指标权重计算模型为：
44、
45、s54：基于s41-s43，确定fahp总权重。
46、进一步的，所述s6中的电池单体动态实时安全分数的具体表达式如下：
47、fb,t＝wu,bfu,b+wt,bft,b+w'u,bf'u,b+w't,bf't,b
48、其中，fb,t为t时刻电池单体b动态实时安全评估分数；fu,b、ft,b、f'u,b、f't,b分别表示电池单体的电压、温度、电压重构数据、温度重构数据的安全评估分数，wu,b、wt,b、w'u,b、w't,b分别代表电池单体的电压、温度、电压重构数据、温度重构数据安全评估的权重值。
49、进一步的，所述s6中的电池模组动态实时安全分数的具体表达式如下：
50、fbm,t＝wu,bmfu,bm+wt,bmft,bm+w'u,bmf'u,bm+w't,bmf't,bm
51、其中：，fbm,t为t时刻电池模组动态实时安全评估分数；fu,bm、ft,bm、f'u,bm、f't,bm分别表示电池模组的电压一致性、温度一致性、电压重构数据一致性和温度重构数据的一致性安全评估分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S2中的建立电池单体电压安全评估模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S2中的建立电池单体温度安全评估模型基于设定电池单体工作温度范围，温度升高与电池发热成正比，则电池温度越高，安全评估值越低。
4.根据权利要求3所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S3中的建立电池模组电压一致性评估模型具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S3中的建立电池模组温度一致性评估模型具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S4中的数据重构计算具体包括针对电池的电压、温度进行数据重构计算：
7.根据权利
8.根据权利要求7所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S6中的电池单体动态实时安全分数的具体表达式如下：
9.根据权利要求8所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S6中的电池模组动态实时安全分数的具体表达式如下：
10.根据权利要求9所述的基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述S7具体包括：
...【技术特征摘要】
1.基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述s2中的建立电池单体电压安全评估模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述s2中的建立电池单体温度安全评估模型基于设定电池单体工作温度范围，温度升高与电池发热成正比，则电池温度越高，安全评估值越低。
4.根据权利要求3所述的基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述s3中的建立电池模组电压一致性评估模型具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于fahp法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，所述s3中的建立电池模组温度一...
【专利技术属性】
技术研发人员：程林，索克兰，赵二岗，杨颜凤，
申请(专利权)人：清华大学无锡应用技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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