基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电池管理技术领域，具体公开了一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质，包括步骤：获取电池多种环境温度和运行工况下的测试数据；从获取的测试数据中进行增量特征提取，并与原始测试数据组成联合特征矩阵；对联合特征矩阵进行预处理，得到预处理数据；利用滑动窗口技术对预处理数据进行处理，得到电量评估数据；将电量评估数据输入到预先构建的基于多增量特征的储能电池电量估计模型中进行迭代训练，得到预训练SOC估计模型；将预训练好的SOC估计模型迁移到小数据集电池上，获取小数据集电池电量。本发明专利技术不仅提高了SOC估计的准确性，而且具有较强的适应性和稳定性，为电池管理系统的实际应用提供了有力的支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电池管理，具体涉及一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

1、在储能电站中，荷电状态(state ofcharge，soc)即电池电量，是表示电池当前剩余容量与其最大可用容量之比的关键参数。soc为用户提供电池容量信息，避免电池系统的过充过放，提高电池的使用寿命，在储能系统的整体调控中起着至关重要的作用。

2、目前主流的数据驱动方法估计电池soc大都是直接将收集到的电流、电压等参数输入到模型中来获取电池soc，没有考虑充放电周期中每个参数包含的过程信息，导致精度下降。同时，收集足够的电池数据是昂贵且耗时的，模型训练的时间成本也不低。

3、因此，亟需一种能节省模型训练和数据收集的成本，并且达到较高的估计精度的储能电池电量的估计方法。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质，解决了上述
技术介绍
中提到的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于：在步骤S1中，采集储能电池在高温、常温以及低温下，多种运行工况的测试数据，以获取训练样本；主要采集的数据包括电池运行过程中电池电流、电池电压、电池外壳温度数据。

3.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于：在步骤S2中，对每个时间点采集到的电流、电压和电池外壳温度进行微分操作以提取出增量特征，将提取的增量特征数据和原始测试数据进行整合，组成包含原始测试数据和增量特征数据的联合特征矩阵；...

【技术特征摘要】

1.一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于：在步骤s1中，采集储能电池在高温、常温以及低温下，多种运行工况的测试数据，以获取训练样本；主要采集的数据包括电池运行过程中电池电流、电池电压、电池外壳温度数据。

3.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于：在步骤s2中，对每个时间点采集到的电流、电压和电池外壳温度进行微分操作以提取出增量特征，将提取的增量特征数据和原始测试数据进行整合，组成包含原始测试数据和增量特征数据的联合特征矩阵；

4.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于：在步骤s3中，所述的预处理包含去除异常值和归一化，具体操作为：将联合特征矩阵中明显异常的值去除，然后使用最大最小归一化法对异常值处理后的联合特征矩阵中的所有特征进行归一化，计算公式如下：

5.根据权利要求1所述的基于多增量特征的储能电池电...

【专利技术属性】
技术研发人员：何霆，肖冬，王屾，张鹏，徐泉，牛迎春，曾建华，
申请(专利权)人：中海储能科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：