CN111337846A - 一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法 - Google Patents

一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法 Download PDF

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洪星
司静
杨帆
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Abstract

本发明公开了一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法，首先构建锂电池储能单元运行状态综合估计方法体系，确定待估计的各项指标，根据电站的实际运行数据，计算提取得到待估计的各项估计指标，确定锂电池储能运行状态估计指标阈值，采用熵权法确定估计指标客观权重向量，计算锂电池储能运行状态估计的综合得分，本发明采用熵权法来客观的确定各项指标的权重，权重确定方法客观公正，无主观影响，提升估计结果的准确性。

Description

一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法
技术领域
本发明涉及一种用户侧储能锂电池运行状态综合估计方法，属于电力技术领域。
背景技术
随着电池储能电站数量增多、运行时间延长，储能电站运行状况越来越受到运行单位重视，而储能单元作为储能电站的重要运行设备，估计其运行状态对于掌握储能电站运行情况，提高储能设备运行可靠性具有重要意义。
国外储能***标准主要为IEC标准、IEEE标准，IEEE标准中规定了用于紧急后备电源储能***的充放电倍率、效率、寿命、自放电率等整体性能估计指标，但采用的也是试验方法，目的是对电化学、机械、电磁、热等不同储能形式在后备电源应用领域的适用性进行估计，而不是对储能设备运行状态进行估计。除此之外，美国国家标准技术研究院(NIST)和日本电器技术规格委员会(JESC)也开展了一些储能标准的编制工作。
国内对锂电池储能单元运行状态估计技术研究以运行数据为基础，结合理论分析，研究了电池电压极差、电池电压标准差系数、电池温度极差、SOE极差、功率-SOE相关度、运行充放电效率等锂电池储能运行状态估计指标，并根据指标之间的内在联系，对估计指标体系进行了综合估计。但是，目前对于锂电池储能单元运行状态估计技术研究以运行数据为基础，结合理论分析确定锂电池储能运行状态估计指标，但是对各项指标的综合估计方法中，主要采用层次分析法来确定各项指标的权重，权重的确定受主观人为因素影响较大，估计结果的准确性仍有进一步的提升空间。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法，采用熵权法来客观的确定各项指标的权重，提升估计结果的准确性，为后续储能项目的规划建设、调度运行控制等提供依据。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法，包括以下步骤：
步骤1，采集储能锂电池的相关参数，根据相关参数确定电池电压极差、电池电压标准差系数、电池温度极差、SOC极差、组串运行充放电效率、储能单元充放电效率作为估计指标。
步骤2，根据电站的实际运行相关参数数据，计算各项估计指标。
步骤21)电池电压极差：同一电池组串中最大电池电压和最小电池电压的差值：
ΔU＝Umax-Umin
其中，Umax为电池组串中最大电池电压，Umin为电池组串中最小电池电压。
步骤22)电池电压标准差系数：电池组串电压的标准差系数：
Figure BDA0002447413360000021
其中，uδ为电池电压标准差系数，δu为电池电压标准差，
Figure BDA0002447413360000024
为电池电压平均值，ui为第i只电池电压，n为电池组串电池只数。
步骤23)电池温度极差：同一电池组串中最大电池温度和最小电池温度的差值：
ΔT＝Tmax-Tmin
其中，Tmax为电池组串中最大电池温度，Tmin为电池组串中最小电池温度。
步骤24)SOC极差：同一储能单元中电池组串最大SOC和最小SOC的差值：
ΔSOC＝SOCmax-SOCmin
其中，SOCmax为最大SOC，SOCmin为最小SOC。
步骤25)组串运行充放电效率：运行过程中电池组串的放电能量与充电能量的百分比：
Figure BDA0002447413360000022
其中，Ecdis为电池组串放电能量，Ecch为电池组串充电能量。
步骤26)储能单元充放电效率：运行过程中储能单元的放电能量与充电能量的百分比：
Figure BDA0002447413360000023
其中，EDC-dis为储能单元直流侧放电能量，EDC-ch为储能单元直流侧充电能量。。
步骤3，将储能锂电池运行状态分为健康、亚健康、严重和恶劣，各运行状态阈值根据各项估计指标统计结果所在的区间采用线性***法计算得到。
步骤4，根据步骤2得到的各项估计指标确定其在步骤3中给出的运行状态，并对各指标进行打分。
步骤5，根据步骤2得到的各项估计指标以及步骤4得到的各指标打分采用熵权法确定各项指标的权重。
步骤51)，对n个样本，m个指标，则xij为第i个样本的第j个指标的数值，
i＝1,…n；j＝1,…,m)。
步骤52)，指标的归一化处理：
正向指标：
Figure BDA0002447413360000031
负向指标：
Figure BDA0002447413360000032
步骤53)，计算第i个样本第j项指标的比重
Figure BDA0002447413360000033
步骤54)，计算第j项指标的熵值
Figure BDA0002447413360000034
其中,k＝1/ln(n)＞0
步骤55)计算各项指标的权重
Figure BDA0002447413360000035
其中，wj表示各项指标的权重。
步骤6，根据步骤5得到的各项指标的权重以及步骤4得到的各指标打分得到储能锂电池综合得分：
综合得分＝∑各指标得分*权重。
优选的：步骤4中对各指标运行状态健康、亚健康、严重和恶劣的分值分别为2,4,8,10。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
本发明采用熵权法来客观的确定各项指标的权重，权重确定方法客观公正，无主观影响，提升估计结果的准确性，指标得分清晰明了，易于理解，综合得分计算简便，结果易于比较，同时估计指标有效、计算简便。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法，包括以下步骤：
步骤1，采集储能锂电池的相关参数，根据相关参数确定电池电压极差、电池电压标准差系数、电池温度极差、SOC极差、组串运行充放电效率、储能单元充放电效率作为估计指标。
步骤2，根据电站的实际运行相关参数数据，计算各项估计指标。
步骤21)电池电压极差：同一电池组串中最大电池电压和最小电池电压的差值：
ΔU＝Umax-Umin
其中，Umax为电池组串中最大电池电压，Umin为电池组串中最小电池电压。
步骤22)电池电压标准差系数：电池组串电压的标准差系数：
Figure BDA0002447413360000041
其中，uδ为电池电压标准差系数，δu为电池电压标准差，
Figure BDA0002447413360000042
为电池电压平均值，ui为第i只电池电压，n为电池组串电池只数。
步骤23)电池温度极差：同一电池组串中最大电池温度和最小电池温度的差值：
ΔT＝Tmax-Tmin
其中，Tmax为电池组串中最大电池温度，Tmin为电池组串中最小电池温度。
步骤24)SOC极差：同一储能单元中电池组串最大SOC和最小SOC的差值：
ΔSOC＝SOCmax-SOCmin
其中，SOCmax为最大SOC，SOCmin为最小SOC。
步骤25)组串运行充放电效率：运行过程中电池组串的放电能量与充电能量的百分比：
Figure BDA0002447413360000043
其中，Ecdis为电池组串放电能量，Ecch为电池组串充电能量。
步骤26)储能单元充放电效率：运行过程中储能单元的放电能量与充电能量的百分比：
Figure BDA0002447413360000051
其中，EDC-dis为储能单元直流侧放电能量，EDC-ch为储能单元直流侧充电能量。。
步骤3，将储能锂电池运行状态分为健康、亚健康、严重和恶劣，各运行状态阈值根据各项估计指标统计结果所在的区间采用线性***法计算得到。
步骤4，根据步骤2得到的各项估计指标确定其在步骤3中给出的运行状态，并对各指标进行打分，对各指标运行状态健康、亚健康、严重和恶劣的分值分别为2,4,8,10，即，指标运行状态处于健康状态时，打2分。指标运行状态处于亚健康状态时，打4分。指标运行状态处于严重状态时，打8分。指标运行状态处于恶劣状态时，打10分。
步骤5，根据步骤2得到的各项估计指标以及步骤4得到的各指标打分采用熵权法确定各项指标的权重。
步骤51)，对n个样本，m个指标，则xij为第i个样本的第j个指标的数值，
i＝1,…n；j＝1,…,m)。
步骤52)，指标的归一化处理：
正向指标：
Figure BDA0002447413360000052
负向指标：
Figure BDA0002447413360000053
步骤53)，计算第i个样本第j项指标的比重
Figure BDA0002447413360000054
步骤54)，计算第j项指标的熵值
Figure BDA0002447413360000055
其中,k＝1/ln(n)＞0
步骤55)计算各项指标的权重
Figure BDA0002447413360000056
其中，wj表示各项指标的权重。
步骤6，根据步骤5得到的各项指标的权重以及步骤4得到的各指标打分得到储能锂电池综合得分：
综合得分＝∑各指标得分*权重。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集储能锂电池的相关参数，根据相关参数确定电池电压极差、电池电压标准差系数、电池温度极差、SOC极差、组串运行充放电效率、储能单元充放电效率作为估计指标。
步骤2，根据电站的实际运行相关参数数据，计算各项估计指标；
步骤3，将储能锂电池运行状态分为健康、亚健康、严重和恶劣，各运行状态阈值根据各项估计指标统计结果所在的区间采用线性***法计算得到；
步骤4，根据步骤2得到的各项估计指标确定其在步骤3中给出的运行状态，并对各指标进行打分；
步骤5，根据步骤2得到的各项估计指标以及步骤4得到的各指标打分采用熵权法确定各项指标的权重；
步骤51)，对n个样本，m个指标，则xij为第i个样本的第j个指标的数值，i＝1,…n；j＝1,…,m)；
步骤52)，指标的归一化处理：
正向指标：
Figure FDA0002447413350000011
负向指标：
Figure FDA0002447413350000012
步骤53)，计算第i个样本第j项指标的比重
Figure FDA0002447413350000013
步骤54)，计算第j项指标的熵值
Figure FDA0002447413350000014
其中,k＝1/ln(n)＞0
步骤55)计算各项指标的权重
Figure FDA0002447413350000015
其中，wj表示各项指标的权重；
步骤6，根据步骤5得到的各项指标的权重以及步骤4得到的各指标打分得到储能锂电池综合得分：
综合得分＝∑各指标得分*权重。
2.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中电池电压极差通过下式计算：
ΔU＝Umax-Umin
其中，Umax为电池组串中最大电池电压，Umin为电池组串中最小电池电压。
3.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中电池电压标准差系数通过下式计算：
Figure FDA0002447413350000021
其中，uδ为电池电压标准差系数，δu为电池电压标准差，
Figure FDA0002447413350000022
为电池电压平均值，ui为第i只电池电压，n为电池组串电池只数。
4.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中电池温度极差通过下式计算：
ΔT＝Tmax-Tmin
其中，Tmax为电池组串中最大电池温度，Tmin为电池组串中最小电池温度。
5.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中SOC极差通过下式计算：
ΔSOC＝SOCmax-SOCmin
其中，SOCmax为最大SOC，SOCmin为最小SOC。
6.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中组串运行充放电效率通过下式计算：
Figure FDA0002447413350000023
其中，Ecdis为电池组串放电能量，Ecch为电池组串充电能量。
7.根据权利要求1所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤2中储能单元充放电效率通过下式计算：
Figure FDA0002447413350000031
其中，EDC-dis为储能单元直流侧放电能量，EDC-ch为储能单元直流侧充电能量。
8.根据权利要求2所述用户侧储能锂电池运行状态估计方法，其特征在于：步骤4中对各指标运行状态健康、亚健康、严重和恶劣的分值分别为2,4,8,10。
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