CN117013583B - 一种电化学储能电站故障预警方法及*** - Google Patents
一种电化学储能电站故障预警方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN117013583B CN117013583B CN202311264034.7A CN202311264034A CN117013583B CN 117013583 B CN117013583 B CN 117013583B CN 202311264034 A CN202311264034 A CN 202311264034A CN 117013583 B CN117013583 B CN 117013583B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- score
- early warning
- information
- fault
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012983 electrochemical energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 69
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 40
- 239000000178 monomer Substances 0.000 claims description 21
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 abstract description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 description 1
- 208000032953 Device battery issue Diseases 0.000 description 1
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- FKNQFGJONOIPTF-UHFFFAOYSA-N Sodium cation Chemical compound [Na+] FKNQFGJONOIPTF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 229910001415 sodium ion Inorganic materials 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
- H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00001—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by the display of information or by user interaction, e.g. supervisory control and data acquisition systems [SCADA] or graphical user interfaces [GUI]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/00032—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries characterised by data exchange
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
- H02J7/005—Detection of state of health [SOH]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明提供一种电化学储能电站故障预警方法及***,属于储能技术领域,包括:基于电化学储能电站电气一次***网路拓扑结构进行***设备建模,得到***模型;依据所述***模型收集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息;基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划。通过对运行数据、故障告警信息以及基础数据进行科学的处理,提高了对电化学储能电站维护的科学性和安全性。
Description
技术领域
本申请涉及储能技术领域,尤其涉及一种电化学储能电站故障预警方法及***。
背景技术
近年来,国内电化学储能领域的应用规模迅速扩大,锂离子电池、钠离子电池等相继在储能领域进行应用,由于电化学储能电站设备的内外特性与常规电气设备不同,具有典型的化学动态演变特征,电化学储能电站设备的维护不能照搬现有技术,且随着充放电次数增加,储能电池面临容量下降甚至失效的风险,轻则影响储能电站能效发挥,重则可能引发火灾事故。由于储能电站规模庞大,发生火灾后灭火难度极高,造成的直接损失和间接损失极高,还容易引起电网的整体波动。但目前规模化电化学储能电站的电池失效评估以及巡检策略依然难以满足电化学储能电站的要求,严重影响电站的正常运行。
因此,基于上述问题,有必要基于电化学储能电站自身特性,开发新的技术方法和技术手段,及时有效地评估储能电站电池舱电池的失效程度,以保障对在运电池定期评估、对缺陷电池准确定位、对故障电池及时更换。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电化学储能电站故障预警方法及***。通过对运行数据、故障告警信息以及基础数据进行科学的处理,对电池簇、电池模块和电池单体等各部分的风险进行整体评估,从而得到整体电池健康度得分,提高了对电化学储能电站评估的准确性,并基于评估结果出具了相应的巡检策略,提高了对电化学储能电站维护的科学性和安全性。
本发明采用如下技术方案。
一种电化学储能电站故障预警方法,包括:基于电化学储能电站电气一次***网路拓扑结构进行***设备建模,得到***模型;依据所述***模型收集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息;基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划。
进一步的,所述***模型包括电池簇、电池模块和电池单体从大到小三个级别以及不同级别之间的连接关系;所述连接关系包括:从属关系,位置,电池连接关系。
进一步的,所述运行数据包括:电压信息、电流信息、温度信息和SOC信息;所述故障告警信息包括:一级故障、二级故障、三级故障和极限故障。
进一步的,所述基础数据为电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息。
进一步的,所述基础数据为在电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息的基础上经过修正的数据。
进一步的,基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息,包括:当运行数据处于所述基础数据范围内时,不发出预警信息;若运行数据不处于所述基础数据范围内时,发出预警信息。
进一步的,针对电池簇、电池模块和电池单体的故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,其中单项指标满分为100;预警信息出现一次减a分;三级故障出现一次减b分;二级故障出现一次减c分;一级故障出现一次减d分;极限故障出现一次减e分。
进一步的,采用层次分析法为单项指标确定权重分配;最终得到:电池健康度得分= A*电压指标得分+ B*电流指标得分+ C*温度指标得分+ D*SOC指标得分+ E*SOH实时值;其中,A、B、C、D和E分别为相应指标的权重系数;,/>为修正系数,取值范围为0.2-0.5,t为实际温度,T为预设温度。
进一步的,基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划,包括:当电池健康度得分大于第一预设值时,则按照原始巡检周期巡检即可;当电池健康度得分小于第一预设值、大于第二预设值时,则将原先巡检周期进行修订,具体的,,其中/>为修订后的巡检周期,/>为原始巡检周期,/>为设备维修次数,/>为电池健康度第一预设值,/>为电池健康度得分;当电池健康度得分小于第二预设值、大于第三预设值时,则立即进行巡检,巡检的位置为电池健康度得分最低所对应的电池簇;
当电池健康度得分小于第三预设值,隔离相应的电池簇。
本发明另一方面提供了一种电化学储能电站故障预警***,包括:数据采集单元,所述数据采集单元用于采集电化学储能电站的不同级别的运行数据及故障告警信息;数据库,所述数据预存有基础数据;控制器,所述控制器基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划。
本发明提供的电化学储能电站故障预警方法和***与现有技术相比具有以下有益技术效果:
(1)通过构建***模型,通过模型收集电化学储能电站不同级别的运行状态,并最终基于不同级别的设备,计算出电化学储能电站中电池簇的整体电池健康度得分,并且考虑了电化学储能电站电化学的特殊性,由于考虑了不同级别的设备状态以及电化学储能的特殊性使计算出的电池健康度得分更符合实际情况,提高了电化学储能电站运营的安全性。
(2)针对电池健康度得分进行了特殊的设计,将SOH作为一个参考因子引入电池健康度得分中,并基于电化学储能电站的领域的特殊性对权重系数进行了特殊的设计,使得计算的电池健康度更符合电化学储能电站,降低了电站运行的风险。
(3)对巡检计划的周期进行了修订,考虑了电池健康度等级以及设备维修次数对巡检周期的影响,最大可能避免了设备出现问题,提高了运营维护的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的电化学储能电站故障预警方法流程图;
图2为本发明实施例1提供的电化学储能电站故障预警***结构图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明提供一种电化学储能电站故障预警方法,如图1所示,基于电化学储能电站电气一次***网路拓扑结构进行***设备建模,得到***模型;依据所述***模型收集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息;基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划。
本发明通过构建***模型,通过模型收集电化学储能电站不同级别的运行状态,并最终基于不同级别的设备,计算出电化学储能电站中电池簇的整体电池健康度得分,并且考虑了电化学储能电站电化学的特殊性,由于考虑了不同级别的设备状态以及电化学储能的特殊性使计算出的电池健康度得分更符合实际情况,提高了电化学储能电站运营的安全性。
进一步的,基于电化学储能电站电气一次***网路拓扑结构进行***设备建模,得到***模型。具体的,所述***模型包括电池簇、电池模块和电池单体从大到小三个级别以及不同级别之间的连接关系;所述连接关系包括:从属关系,位置,电池连接关系。
从属关系,即某个下级属于上级的一部分,如某个电池单体属于某个电池模块,则该电池单体从属于该电池模块,每个电池单体具有唯一的编号,该编号可以和相应的电池模块关联,使得该电池单体属于该电池模块的子单体。位置表示对电池单体、电池模块和电池簇的位置标定,便于后续对电池电梯、电池模块或电池簇进行维修、拆卸或安装。电池连接关系为同等级别的连接关系,包括了并联或串联。
电化学储能电站电气***主要由电池堆、储能变流器、升压变压器和必要的连接开关和电缆构成。电池部分采用电池单体、电池模块、电池簇三层分布式结构,储能电站***的网络拓扑结构根据储能电站的容量、规模、控制模式的不同而略有差异。
根据电气一次***网络拓扑结构进行***设备建模步骤包括:
1)首先是要统计电池舱的个数,电池舱是储能并网运行的基本单元。
2)其次是统计每个电池舱中储能变流器(PCS)的数量以及连接关系:一般一个电池舱对应一个PCS,但也会存在一个电池舱中多支路多PCS控制的情况,该情况下,电池舱中是多交流支路的并联,此时需要对各个交流支路的输出进行汇集,需要考虑交流汇控柜的情况。
3)然后就是电池部分,电池部分采用电池簇、电池模块、电池单体三层结构进行构建,需要确定各层级的数量、连接方式等:电池簇由一定数量的电池模块构成,电池模块是电池***中最小的集成模块,由一定数量的电池单体通过串、并联方式构成。
4)最后,根据各部分设备信息,按照能量流动方向以及数据汇集方向由高到底进行数据建模,一般结构为:电池簇-电池模块-电池单体。
进一步的,依据所述***模型收集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息。所述运行数据包括电压信息、电流信息、温度信息和SOC信息;所述故障告警信息包括:一级故障、二级故障、三级故障和极限故障。其中电压信息、电流信息、温度信息和SOC信息为电化学储能电站设备的实时运行数据;故障告警信息的等级基于现有技术中的划分方式来划分,或本领域技术人员依据故障的严重程度进行划分。
所述基础数据为电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息。或,所述基础数据为在电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息的基础上经过修正的数据,表1为电化学储能电站基础数据类型。
表1 电化学储能电站基础数据类型
需要指出的是,基础数据的作用为:为后续预警信息进行评估,预警信息可以参考电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息,也可以为通过专家的经验对基础信息进行修订,或采用神经网络学习的算法对基础数据进行修订。通过上述基础数据制定出电压信息、电流信息、温度信息和SOC信息的基础阈值范围,通过运行数据与上述数据的差值确定是否发出预警信息,如基础数据中的电压信息范围为4-5V,若运行数据为4.5V,则不发出预警信息;若运行数据为5.5V,则发出预警信息。
表1中的电池簇和电池模块中的基础参数不包括:标称充电电流(A)、最大充电电流(A)、标称放电电流(A)、最大放电电流(A),可以通过电池单体的电流数据通过各模块的连接关系计算出电池模块和电池簇的电流基础数据。表1中的具体数据可以从具体设置的电池单体、电池模块或电池簇上获取。
基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息,包括:当运行数据处于所述基础数据范围内时,不发出预警信息;若运行数据不处于所述基础数据范围内时,发出预警信息。表2为电池簇、电池模块和电池单体的预警信息和故障告警信息汇总。
表2为电池簇、电池模块和电池单体的预警信息和故障告警信息汇总
针对电池簇、电池模块和电池单体的故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,其中单项指标满分为100;预警信息出现一次减a分;三级故障出现一次减b分;二级故障出现一次减c分;一级故障出现一次减d分;极限故障出现一次减e分。其中,a、b、c、d和e的取值可以基于电化学储能电池的具体设置方式而定,本发明针对不同的故障告警信息和预警信息的具体评分规则如表3所示。
表3 单项指标的具体评分规则
1、单项指标,满分100分,最低0分 |
2、故障预警出现一次 减2分 |
3、三级故障出现一次 减5分 |
4、二级故障出现一次 减10分 |
5、一级故障出现一次 减15分 |
6、极限故障出现一次 减20分 |
基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分。
具体的,采用层次分析法(AHP),为评分指标确定权重分配。将所有评分指标分解为组成因素,并按照因素间关联、影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,计算得到各评分指标的权重系数。
构造构建AW矩阵,通过各指标要素之间相互两两比较,确定谁更重要,并确定各准则层对目标层的权重。通常我们使用Santy的1-9标度方法,判断矩阵如表4所示。
表4 判断矩阵
求解计算得到各项指标的权重:A、B、C和D。
最终得到:电池健康度得分 = A*电压指标得分+ B*电流指标得分+ C*温度指标得分+ D*SOC指标得分+ E*SOH实时值;
其中,A、B、C、D和E分别为相应指标的权重系数;,/>为修正系数,取值范围为0.2-0.5,t为实际温度,T为预设温度,本发明实施例取值为80℃。
基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划,包括:当电池健康度得分大于第一预设值时,则按照原始巡检周期巡检即可;具体的,原始巡检周期可以参考购买设备时,设备厂商提供的巡检计划,如半个月巡检一次。
当电池健康度得分小于第一预设值、大于第二预设值时,则将原先巡检周期进行修订,具体的,,其中/>为修订后的巡检周期,/>为原始巡检周期,/>为设备维修次数,/>为电池健康度第一预设值,/>为电池健康度得分;通过该方式,可以科学地制定巡检周期,降低了化学储能电站的运行风险。
当电池健康度得分小于第二预设值、大于第三预设值时,则立即进行巡检,巡检的位置为电池健康度得分最低所对应的电池簇。具体的,通过本发明提出的算法,可以计算多个电池簇整体的电池健康度得分,并选择电池簇整体得分最低的电池簇进行巡检。
当电池健康度得分小于第三预设值,隔离相应的电池簇。
需要指出的是,第一预设值、第二预设值和第三预设值基于具体的***设备进行设定或基于专家经验对其进行赋值,后文不再进行赘述。
实施例2
本实施例提供了一种电化学储能电站故障预警***,包括:数据采集单元,所述数据采集单元用于采集电化学储能电站的不同级别的运行数据及故障告警信息;数据库,所述数据预存有基础数据;控制器,所述控制器基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划。
具体的,首先对电化学储能电站进行建模,形成***模型,所述***模型包括电池簇、电池模块和电池单体从大到小三个级别以及不同级别之间的连接关系;所述连接关系包括:从属关系,位置,电池连接关系。
所述运行数据包括:电压信息、电流信息、温度信息、SOC信息;所述故障告警信息包括:一级故障、二级故障、三级故障和极限故障。
所述基础数据为电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息,或所述基础数据为在电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息的基础上经过修正的数据。
所述控制器基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息,包括:当运行数据处于所述基础数据范围内时,不发出预警信息;若运行数据不处于所述基础数据范围内时,发出预警信息。
所述控制器针对电池簇、电池模块和电池单体的故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,其中单项指标满分为100;预警信息出现一次减a分;三级故障出现一次减b分;二级故障出现一次减c分;一级故障出现一次减d分;极限故障出现一次减e分。
所述控制器采用层次分析法为单项指标确定权重分配;最终得到:电池健康度得分 = A*电压指标得分+ B*电流指标得分+ C*温度指标得分+ D*SOC指标得分+ E*SOH实时值。
其中,A、B、C、D和E分别为相应指标的权重系数;,/>为修正系数,取值范围为0.2-0.5,t为实际温度,T为预设温度。
所述控制器基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划,包括:
当电池健康度得分大于第一预设值时,则按照原始巡检周期巡检即可。
当电池健康度得分小于第一预设值、大于第二预设值时,则将原先巡检周期进行修订,具体的,,其中/>为修订后的巡检周期,/>为原始巡检周期,/>为设备维修次数,/>为电池健康度第一预设值,/>为电池健康度得分。
当电池健康度得分小于第二预设值、大于第三预设值时,则立即进行巡检,巡检的位置为电池健康度得分最低所对应的电池簇。
当电池健康度得分小于第三预设值,隔离相应的电池簇。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电化学储能电站故障预警方法,其特征在于,包括:
基于电化学储能电站电气一次***网路拓扑结构进行***设备建模,得到***模型;
依据所述***模型收集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息;
基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息,包括:当运行数据处于所述基础数据范围内时,不发出预警信息;若运行数据不处于所述基础数据范围内时,发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,针对电池簇、电池模块和电池单体的故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,其中单项指标满分为100;预警信息出现一次减a分;三级故障出现一次减b分;二级故障出现一次减c分;一级故障出现一次减d分;极限故障出现一次减e分;
基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分,采用层次分析法为单项指标确定权重分配;最终得到:电池健康度得分=A*电压指标得分+B*电流指标得分+C*温度指标得分+D*SOC指标得分+E*SOH实时值;其中,A、B、C、D和E分别为相应指标的权重系数;λ为修正系数,取值范围为0.2-0.5,t为实际温度,T为预设温度;
基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划,包括:当电池健康度得分大于第一预设值时,则按照原始巡检周期巡检即可;当电池健康度得分小于第一预设值、大于第二预设值时,则将原先巡检周期进行修订,具体的,其中Δt为修订后的巡检周期,ΔT为原始巡检周期,nf为设备维修次数,S0为电池健康度第一预设值,S为电池健康度得分;当电池健康度得分小于第二预设值、大于第三预设值时,则立即进行巡检,巡检的位置为电池健康度得分最低所对应的电池簇;当电池健康度得分小于第三预设值,隔离相应的电池簇。
2.根据权利要求1所述的故障预警方法,其特征在于,
所述***模型包括电池簇、电池模块和电池单体从大到小三个级别以及不同级别之间的连接关系;
所述连接关系包括:从属关系,位置,电池连接关系。
3.根据权利要求1所述的故障预警方法,其特征在于,
所述运行数据包括:电压信息、电流信息、温度信息和SOC信息;
所述故障告警信息包括:一级故障、二级故障、三级故障和极限故障。
4.根据权利要求3所述的故障预警方法,其特征在于,
所述基础数据为电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息。
5.根据权利要求3所述的故障预警方法,其特征在于,
所述基础数据为在电池单体、电池模块以及电池簇的设备铭牌信息的基础上经过修正的数据。
6.一种电化学储能电站故障预警***,其特征在于,包括:
数据采集单元,所述数据采集单元用于采集电化学储能电站不同级别的运行数据及故障告警信息;
数据库,所述数据预存有基础数据;
控制器,所述控制器基于所述运行数据与基础数据的差值确定是否发出预警信息,包括:当运行数据处于所述基础数据范围内时,不发出预警信息;若运行数据不处于所述基础数据范围内时,发出预警信息;基于所述故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,针对电池簇、电池模块和电池单体的故障告警信息和预警信息,计算单项指标评分,其中单项指标满分为100;预警信息出现一次减a分;三级故障出现一次减b分;二级故障出现一次减c分;一级故障出现一次减d分;极限故障出现一次减e分;基于权重系数与相应单项指标评分计算出电池健康度得分,采用层次分析法为单项指标确定权重分配,最终得到:电池健康度得分=A*电压指标得分+B*电流指标得分+C*温度指标得分+D*SOC指标得分+E*SOH实时值;其中,A、B、C、D和E分别为相应指标的权重系数;λ为修正系数,取值范围为0.2-0.5,t为实际温度,T为预设温度;基于所述电池健康度得分及故障告警信息确定巡检计划,包括:当电池健康度得分大于第一预设值时,则按照原始巡检周期巡检即可;当电池健康度得分小于第一预设值、大于第二预设值时,则将原先巡检周期进行修订,具体的,其中Δt为修订后的巡检周期,ΔT为原始巡检周期,nf为设备维修次数,S0为电池健康度第一预设值,S为电池健康度得分;当电池健康度得分小于第二预设值、大于第三预设值时,则立即进行巡检,巡检的位置为电池健康度得分最低所对应的电池簇;当电池健康度得分小于第三预设值,隔离相应的电池簇。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311264034.7A CN117013583B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电化学储能电站故障预警方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311264034.7A CN117013583B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电化学储能电站故障预警方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117013583A CN117013583A (zh) | 2023-11-07 |
CN117013583B true CN117013583B (zh) | 2024-01-16 |
Family
ID=88567517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311264034.7A Active CN117013583B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电化学储能电站故障预警方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117013583B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106505267A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-15 | 德阳九鼎智远知识产权运营有限公司 | 一种大型汽车燃料电池管理***及方法 |
WO2018112880A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 一种蓄电池的健康状态评价方法及其*** |
CN111010083A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-14 | 浙江大学 | 一种光伏电站故障综合预警*** |
CN112731159A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 一种储能电站电池舱电池故障预判及定位的方法 |
CN114024328A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-08 | 上海电气集团股份有限公司 | 储能电站***的综合评估方法、设备及可读介质 |
CN114400738A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-26 | 浙江南都能源互联网有限公司 | 一种储能电站电池预警方法和*** |
CN114610591A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-10 | 北京汇思慧能科技有限公司 | 基于设备健康度模型的锂离子电池储能***评价方法 |
CN115545514A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-12-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 基于健康度评估的配电融合设备差异化运维方法及装置 |
CN115833387A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-21 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种储能电站自动化状态巡检方法 |
CN116087791A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-09 | 华北电力大学 | 一种电池储能***的状况检测方法及*** |
CN116565354A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-08 | 南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院 | 一种电化学储能***故障分级诊断预警方法、***及设备 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015054869A1 (zh) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | 国网新源张家口风光储示范电站有限公司 | 一种兆瓦级电池储能电站的监控***及其方法 |
-
2023
- 2023-09-28 CN CN202311264034.7A patent/CN117013583B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106505267A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-15 | 德阳九鼎智远知识产权运营有限公司 | 一种大型汽车燃料电池管理***及方法 |
WO2018112880A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 一种蓄电池的健康状态评价方法及其*** |
CN111010083A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-14 | 浙江大学 | 一种光伏电站故障综合预警*** |
CN112731159A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 一种储能电站电池舱电池故障预判及定位的方法 |
CN114024328A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-08 | 上海电气集团股份有限公司 | 储能电站***的综合评估方法、设备及可读介质 |
CN114400738A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-26 | 浙江南都能源互联网有限公司 | 一种储能电站电池预警方法和*** |
CN114610591A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-10 | 北京汇思慧能科技有限公司 | 基于设备健康度模型的锂离子电池储能***评价方法 |
CN115545514A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-12-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 基于健康度评估的配电融合设备差异化运维方法及装置 |
CN115833387A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-21 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种储能电站自动化状态巡检方法 |
CN116087791A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-09 | 华北电力大学 | 一种电池储能***的状况检测方法及*** |
CN116565354A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-08 | 南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院 | 一种电化学储能***故障分级诊断预警方法、***及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117013583A (zh) | 2023-11-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021208309A1 (zh) | 用于储能电站电化学电池在线评估的方法和*** | |
CN107633354B (zh) | 一种站用直流***运行状态健康程度的综合评价方法 | |
CN113052464B (zh) | 电池储能***可靠性评估方法及*** | |
CN110927581B (zh) | 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法 | |
CN107330573B (zh) | 一种光伏***关键设备的状态评估方法及装置 | |
CN111709655A (zh) | 基于ahp-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法 | |
CN114610591A (zh) | 基于设备健康度模型的锂离子电池储能***评价方法 | |
CN113205260A (zh) | 一种基于数字孪生的电动汽车充电桩健康状态评估方法 | |
CN116401585B (zh) | 一种基于大数据的储能电池失效风险评估方法 | |
CN111460656B (zh) | 一种电力机房通信电源运行寿命评估方法和*** | |
CN113112114A (zh) | 一种储能电站在线评估方法和装置 | |
CN112436542B (zh) | 计及稳控策略的稳态安全紧急控制在线预决策方法 | |
CN115603459A (zh) | 一种基于数字孪生技术的配电网关键厂站监测方法与*** | |
CN113991777A (zh) | 一种电池储能***在线式运行安全态势感知方法 | |
CN215071703U (zh) | 一种分散式电池储能*** | |
CN117013583B (zh) | 一种电化学储能电站故障预警方法及*** | |
CN115825756B (zh) | 分散式储能电站故障多级诊断方法及*** | |
CN117129899A (zh) | 一种电池健康状态预测管理***及方法 | |
CN113612269B (zh) | 一种铅酸蓄电池储能站电池单体充放电控制方法及*** | |
CN116190812A (zh) | 一种储能电站的储能安全监控***及方法 | |
CN114971427A (zh) | 基于熵权-层次分析法的储能电站并网安全评价方法 | |
CN115902635A (zh) | 基于电池ocv数据库的电池不均衡度评估方法 | |
Ding et al. | Reliability evaluation of direct current distribution system for intelligent buildings based on big data analysis | |
Huang et al. | Evaluation index of battery pack of energy storage station based on RB recession mechanism | |
CN118117715B (zh) | 一种储能单元的全生命周期管理*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |