CN104614684A - 一种储能电池响应能力的工况评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种储能电池响应能力的工况评价方法，包括：1)选取储能电池的实际运行工况，确定储能电池工况响应能力的评价类别；2)从不同厂家分别抽样选取待评价的储能电池；3)对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况；4)待评价的储能电池执行实验测试工况，并记录当前的实验测试数据；5)判断N个评价类别是否全部执行实验测试工况，若是返回3)，若否则对比不同厂家储能电池在同一种实验测试工况下储能电池性能指标，完成工况评价。本发明从实际应用所关注的重点性能类别出发，基于储能系统实际运行数据，能够全面、准确、有针对性的开展储能电池的工况适用性评价。

Description

一种储能电池响应能力的工况评价方法

技术领域

本发明属于储能电池技术领域，具体涉及一种储能电池响应能力的工况评价方法。

背景技术

各类储能技术中，以电池为装置载体的电池储能技术以其技术更新快、易于模块化、配置灵活等突出特点成为最具发展和应用潜力的方向。

目前，储能电池共有5大类17种应用，储能电池性能和寿命受使用条件的影响，主要因素有工作负荷、工作温度、放电深度、荷电状态(SOC)，动态响应时间等，因此，需要针对特定的储能电池应用场合的实际运行工况，对储能电池进行评价。

现有技术中对电动汽车的动力电池的评价方法研究较多。申请号为201310436713.8的发明专利提供一种电动汽车车载动力电池性能评价方法，抽取不同厂家进行比较的批次的电池组，将同一厂家同一批次的电池分别分组运行特定情境下的工况测试，记录各类电池在各类情境下的续驶里程数据。该方法重点解决了采用层次结构模型进行数据分析，确定最优电池性能方案的电池。但未明显涉及，对一种实际工况依据能量、功率、响应时间等评估性能类别去分别提取评估工况曲线，进而从储能电池的基本性能评估工况适用性。

申请号为201110146609.6的发明专利提供一种寿命工况强度评估方法，包括：1、确定电池寿命实验循环工况；2、采样电池充放电过程中的电流和电压，计算出电池的充放电功率；3、利用统计方法得出电池充放电功率的使用频率直方图，利用直方图中的充放电功率所占比重得出电池寿命工况强度。该方法重点解决了由电池充放电功率的使用频率直方图，利用电池整个寿命实验工况中的充放电功率所占比重来判断电池寿命工况强度。未明显涉及，对一种实际工况依据评估重点类别提取不同的评估工况曲线，从能量、功率、响应时间等评估性能类别去评估储能电池的工况适用性的评估方法。

发明内容

为了能够快速、准确、有针对性的评估储能电池工况适用性，本发明提供一种储能电池响应能力的工况评价方法，从实际应用所关注的重点性能类别出发，基于储能系统实际运行数据，能够全面、准确、有针对性的开展储能电池的工况适用性评价。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种储能电池响应能力的工况评价方法，所述方法包括：

1)选取储能电池的实际运行工况，确定储能电池工况响应能力的评价类别；

2)依据评价类别的数量N，从不同厂家分别抽样选取待评价的储能电池；

3)通过因子分析和聚类分析，对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况；

4)待评价的储能电池执行实验测试工况，并记录当前的实验测试数据；

5)判断N个评价类别是否全部执行实验测试工况，若是返回3)，若否则整合记录的实验测试数据，对比不同厂家储能电池在同一种实验测试工况下储能电池性能指标，完成工况评价。

所述储能电池工况响应能力的评价类别包括能量响应能力、功率响应能力和动态响应能力。

所述能量响应能力包括充放电总能量、充电平均能量、放电平均能量、最大充电能量和最大放电能量。

所述功率响应能力包括充放电平均功率、充电平均功率、放电平均功率、最大充电功率和最大放电功率。

所述动态响应能力包括充电平均功率变化率、放电平均功率变化率、最大充电功率变化率、最大放电功率变化率。

根据各类评价类别和评价类别的任意组合确定评价类别的数量。

制定实验测试工况具体过程包括：

确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵；

确定因子分析数学模型，并求解因子负荷矩阵；

通过欧氏距离计算任意两个工况片段的因子得分之间的距离，并按照相关性大小将工况片段逐一归类；

对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况。

确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵的具体过程包括：

将储能电池的实际运行工况划分为m个工况片段；

通过采用定性分析和定量分析的方法从每个工况片段中选择n个性能参数x₁、x₂、…、x_n，构成每个工况片段的n维性能参数向量X＝{x₁、x₂、…、x_n}；

构造m×n储能电池的实际运行工况性能参数矩阵。

确定因子分析数学模型过程如下：

x₁、x₂、…、x_n由k个因子f1,f2,…,fk表示为线性组合，有：

$\left.\begin{array}{c}{x}_1=a_{11}{f}_1+a_{12}{f}_2+...+a_{1k}{f}_k+{\mathrm{\ϵ}}_1\\ x_2=a_{21}{f}_1+a_{22}{f}_2+...+a_{2k}{f}_k+{\mathrm{\ϵ}}_2\\ .\\ .\\ .\\ x_n=a_{n1}{f}_1+a_{n2}{f}_2+...+a_{\mathrm{nk}}{f}_k+{\mathrm{\ϵ}}_n\end{array}\right\}---\left(1\right)$

其中，ε₁,ε₂,…,ε_n为特殊因子，均值为0；

利用矩阵形式将式(1)表示为：

X＝AF+ε   (2)

其中，F为因子向量，ε为特殊因子向量，A为因子负荷矩阵，其元素a_ij为因子负荷，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,k。

因子负荷矩阵A的相关系数矩阵用R表示，A表示为：

$A=(\sqrt{{\mathrm{\λ}}_1}{\mathrm{\η}}_1,\sqrt{{\mathrm{\λ}}_2}{\mathrm{\η}}_2,...,\sqrt{{\mathrm{\λ}}_m}{\mathrm{\η}}_m)---\left(3\right)$

其中，λ₁、λ₂、…、λ_m为相关系数矩阵R的特征值，η₁,η₂,…,η_m为相关系数矩阵R的特征向量；

选取特征值大于1的因子或被选出因子贡献率不低于80％的因子，从原始的k个因子中找出能够表达原始因子信息的公因子f₁,f₂,…,f_l，l<k，并用公因子代替原始因子信息，即可求出各工况片段的因子得分。

设任意两个工况片段用y_p和y_q表示，y_p和y_q的因子得分之间的距离用d(y_p,y_q)表示，有：

d(y_p,y_q)＝||y_p-y_q||＝[(y_p-y_q)^T·(y_p-y_q)]^0.5   (6)

其中，1≤p≤m，1≤q≤m；

d(y_p,y_q)越大，表明y_p和y_q之间的相关性越小，反之，表明y_p和y_q之间的相关性越大。

确定各类工况片段中储能电池的实际运行工况的质心，并将距质心距离最近的工况片段作为该类的代表工况片段，依据每类工况片段数的比例，代表工况片段重构，完成实验测试工况的制定。

储能电池性能指标包括容量衰减率、效率和内阻。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

附图说明

图1为本发明实施例中储能电池响应能力的工况评价方法流程图；

图2为本发明实施例中风电场跟踪计划出力模式下储能电池的某段实际运行曲线图；

图3为本发明实施例中工况片段的分类图；

图4为本发明实施例中4类工况的第一类代表工况片段示意图；

图5为本发明实施例中4类工况的第二类代表工况片段示意图；

图6为本发明实施例中4类工况的第三类代表工况片段示意图；

图7为本发明实施例中4类工况的第四类代表工况片段示意图；

图8为本发明实施例中重构的风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实验测试工况示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明基于现有储能电池响应能力的工况评价方法存在的技术问题，在储能电池的基本性能完成通过性测试的条件下，本发明提出了一种储能电池响应能力的工况评价方法，该方法根据储能电池实际运行的统计数据，通过因子分析，从不同的重点关注角度，分别找到储能电池在该实际工况场景下的特征参数，进而分别构建相应的工况曲线，实现对储能电池的工况适用性的综合评价。如图1，储能电池响应能力的工况评价方法包括：

1)选取储能电池的实际运行工况，确定储能电池工况响应能力的评价类别；

2)依据评价类别的数量N，从不同厂家分别抽样选取待评价的储能电池；

3)通过因子分析和聚类分析，对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况；

4)待评价的储能电池执行实验测试工况，并记录当前的实验测试数据；

5)判断N个评价类别是否全部执行实验测试工况，若是返回3)，若否则整合记录的实验测试数据，对比不同厂家储能电池在同一种实验测试工况下储能电池性能指标，完成工况评价。

所述储能电池工况响应能力的评价类别包括能量响应能力、功率响应能力和动态响应能力。

所述能量响应能力包括充放电总能量、充电平均能量、放电平均能量、最大充电能量和最大放电能量。

所述功率响应能力包括充放电平均功率、充电平均功率、放电平均功率、最大充电功率和最大放电功率。

所述动态响应能力包括充电平均功率变化率、放电平均功率变化率、最大充电功率变化率、最大放电功率变化率。

根据各类评价类别和评价类别的任意组合确定评价类别的数量。

制定实验测试工况具体过程包括：

确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵；

确定因子分析数学模型，并求解因子负荷矩阵；

通过欧氏距离计算任意两个工况片段的因子得分之间的距离，并按照相关性大小将工况片段逐一归类；

对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况。

确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵的具体过程包括：

将储能电池的实际运行工况划分为m个工况片段；

通过采用定性分析和定量分析的方法从每个工况片段中选择n个性能参数x₁、x₂、…、x_n，构成每个工况片段的n维性能参数向量X＝{x₁、x₂、…、x_n}；

构造m×n储能电池的实际运行工况性能参数矩阵。

确定因子分析数学模型过程如下：

x₁、x₂、…、x_n由k个因子f1,f2,…,fk表示为线性组合，有：

$\left.\begin{array}{c}{x}_1=a_{11}{f}_1+a_{12}{f}_2+...+a_{1k}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_1\\ x_2=a_{21}{f}_1+a_{22}{f}_2+...+a_{2k}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_2\\ .\\ .\\ .\\ x_n=a_{n1}{f}_1+a_{n2}{f}_2+...+a_{\mathrm{nk}}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_n\end{array}\right\}---\left(1\right)$

其中，ε₁,ε₂,…,ε_n为特殊因子，均值为0；

利用矩阵形式将式(1)表示为：

X＝AF+ε   (2)

其中，F为因子向量，ε为特殊因子向量，A为因子负荷矩阵，其元素a_ij为因子负荷，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,k。

因子负荷矩阵A的相关系数矩阵用R表示，A表示为：

$A=(\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_1}{\mathrm{\&eta;}}_1,\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_2}{\mathrm{\&eta;}}_2,...,\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_m}{\mathrm{\&eta;}}_m)---\left(3\right)$

其中，λ₁、λ₂、…、λ_m为相关系数矩阵R的特征值，η₁,η₂,…,η_m为相关系数矩阵R的特征向量；

选取特征值大于1的因子或被选出因子贡献率不低于80％的因子，从原始的k个因子中找出能够表达原始因子信息的公因子f₁,f₂,…,f_l，l<k，并用公因子代替原始因子信息，即可求出各工况片段的因子得分。

设任意两个工况片段用y_p和y_q表示，y_p和y_q的因子得分之间的距离用d(y_p,y_q)表示，有：

d(y_p,y_q)＝||y_p-y_q||＝[(y_p-y_q)^T·(y_p-y_q)]^0.5   (6)

其中，1≤p≤m，1≤q≤m；

d(y_p,y_q)越大，表明y_p和y_q之间的相关性越小，反之，表明y_p和y_q之间的相关性越大。

确定各类工况片段中储能电池的实际运行工况的质心，并将距质心距离最近的工况片段作为该类的代表工况片段，依据每类工况片段数的比例，代表工况片段重构，完成实验测试工况的制定。

储能电池性能指标包括容量衰减率、效率和内阻。

本发明利用在风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实际运行数据，其中风储配置比例为5：1；储能电池容量配置为2小时，通过功率和动态响应能力的结合来综合评价储能电池的工况适应性。

选取图2所示待评价的风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实际运行数据，确定储能电池工况响应能力的评价类别为功率响应能力与动态响应能力的相互组合，并计算每个工况片段的平均功率、平均充电运行功率、正平均充电运行功率变化率等10性能指标。

从不同厂家分别抽样选取1组待评价的储能电池。

将实际运行数据分割时间为10min的66个工况片段。计算10项性能指标，构成性能参数向量X，如表1所示。

表1

求解因子模型表达式X＝AF+ε中的因子负荷矩阵A，由大到小选出因子累计贡献率不低于80％的因子F1、F2和F3，因子累计贡献率表如表2所示。

表2

因子	F1	F2	F3	F4	F5	F6	F7	F8	F9	F10
											因子贡献率(％)	50.99	71.83	85.89	92.04	97.47	99.74	99.97	99.99	100	100

计算上述选出的3个因子的因子得分矩阵，进而由因子得分矩阵所表征的各工况片段的欧式距离进行归类，分为4类，如图3。

确定各类工况片段中储能电池的实际运行工况的质心，并将距质心距离最近的工况片段作为代表工况片段，如图4-7。4类工况片段出现的概率分别12％、20％、12％和56％。依据每一类工况所包含的工况片段数的比例由各类代表工况片段重构储能电池实验测试工况，见图8。

选取一组抽样电池执行实验测试工况，记录当前电池的测试数据。

通过容量衰减率、效率、内阻等电池性能的对比进行工况评价。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (13)

1.一种储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：所述方法包括：

1)选取储能电池的实际运行工况，确定储能电池工况响应能力的评价类别；

2)依据评价类别的数量N，从不同厂家分别抽样选取待评价的储能电池；

3)通过因子分析和聚类分析，对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况；

4)待评价的储能电池执行实验测试工况，并记录当前的实验测试数据；

5)判断N个评价类别是否全部执行实验测试工况，若是返回3)，若否则整合记录的实验测试数据，对比不同厂家储能电池在同一种实验测试工况下储能电池性能指标，完成工况评价。

2.根据权利要求1所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：所述储能电池工况响应能力的评价类别包括能量响应能力、功率响应能力和动态响应能力。

3.根据权利要求2所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：所述能量响应能力包括充放电总能量、充电平均能量、放电平均能量、最大充电能量和最大放电能量。

4.根据权利要求2所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：所述功率响应能力包括充放电平均功率、充电平均功率、放电平均功率、最大充电功率和最大放电功率。

5.根据权利要求2所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：所述动态响应能力包括充电平均功率变化率、放电平均功率变化率、最大充电功率变化率、最大放电功率变化率。

6.根据权利要求2所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：根据各类评价类别和评价类别的任意组合确定评价类别的数量。

7.根据权利要求1所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：制定实验测试工况具体过程包括：

确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵；

确定因子分析数学模型，并求解因子负荷矩阵；

通过欧氏距离计算任意两个工况片段的因子得分之间的距离，并按照相关性大小将工况片段逐一归类；

对储能电池的实际运行工况进行重构，制定实验测试工况。

8.根据权利要求7所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：确定储能电池的实际运行工况性能参数矩阵的具体过程包括：

将储能电池的实际运行工况划分为m个工况片段；

通过采用定性分析和定量分析的方法从每个工况片段中选择n个性能参数x₁、x₂、…、x_n，构成每个工况片段的n维性能参数向量X＝{x₁、x₂、…、x_n}；

构造m×n储能电池的实际运行工况性能参数矩阵。

9.根据权利要求7所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：确定因子分析数学模型过程如下：

x₁、x₂、…、x_n由k个因子f1,f2,…,fk表示为线性组合，有：

$\left.\begin{array}{c}{x}_1=a_{11}{f}_1+a_{12}{f}_2+...+a_{1k}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_1\\ x_2=a_{21}{f}_1+a_{22}{f}_2+...+a_{2k}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_2\\ .\\ .\\ .\\ x_n=a_{n1}{f}_1+a_{n2}{f}_2+...+a_{\mathrm{nk}}{f}_k+{\mathrm{\&epsiv;}}_n\end{array}\right\}---\left(1\right)$

其中，ε₁,ε₂,…,ε_n为特殊因子，均值为0；

利用矩阵形式将式(1)表示为：

X＝AF+ε               (2)

其中，F为因子向量，ε为特殊因子向量，A为因子负荷矩阵，其元素a_ij为因子负荷，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,k。

10.根据权利要求7所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：因子负荷矩阵A的相关系数矩阵用R表示，A表示为：

$A=(\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_1}{\mathrm{\&eta;}}_1,\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_2}{\mathrm{\&eta;}}_2,...,\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_m}{\mathrm{\&eta;}}_m)---\left(3\right)$

其中，λ₁、λ₂、…、λ_m为相关系数矩阵R的特征值，η₁,η₂,…,η_m为相关系数矩阵R的特征向量；

选取特征值大于1的因子或被选出因子贡献率不低于80％的因子，从原始的k个因子中找出能够表达原始因子信息的公因子f₁,f₂,…,f_l，l<k，并用公因子代替原始因子信息，即可求出各工况片段的因子得分。

11.根据权利要求7所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：设任意两个工况片段用y_p和y_q表示，y_p和y_q的因子得分之间的距离用d(y_p,y_q)表示，有：

d(y_p,y_q)＝||y_p-y_q||＝[(y_p-y_q)^T·(y_p-y_q)]^0.5         (6)

其中，1≤p≤m，1≤q≤m；

d(y_p,y_q)越大，表明y_p和y_q之间的相关性越小，反之，表明y_p和y_q之间的相关性越大。

12.根据权利要求7所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：确定各类工况片段中储能电池的实际运行工况的质心，并将距质心距离最近的工况片段作为该类的代表工况片段，依据每类工况片段数的比例，代表工况片段重构，完成实验测试工况的制定。

13.根据权利要求1所述的储能电池响应能力的工况评价方法，其特征在于：储能电池性能指标包括容量衰减率、效率和内阻。