CN110456191B - 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统 - Google Patents

一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110456191B
CN110456191B CN201910677270.9A CN201910677270A CN110456191B CN 110456191 B CN110456191 B CN 110456191B CN 201910677270 A CN201910677270 A CN 201910677270A CN 110456191 B CN110456191 B CN 110456191B
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy storage
data
subsystem
discharge
state
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
Application number
CN201910677270.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110456191A (zh
Inventor
李相俊
许格健
王上行
贾学翠
徐少华
惠东
全慧
修晓青
段方维
韩月
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd, Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201910677270.9A priority Critical patent/CN110456191B/zh
Publication of CN110456191A publication Critical patent/CN110456191A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110456191B publication Critical patent/CN110456191B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644Constructional arrangements
    • G01R31/3648Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • G01R31/387Determining ampere-hour charge capacity or SoC
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques
    • G06F18/243Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/24323Tree-organised classifiers

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统,其中方法包括:采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据;采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据;构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型;分析储能子系统与储能总系统的相关程度,确定每个储能子系统的重要性因数;分析储能单元与储能子系统的相关程度,确定每个储能单元的重要性因数;分别选取出储能子系统与储能单元的重要性因数大于预设阈值的储能子系统与储能单元,分析储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据的偏差。

Description

一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统
技术领域
本发明涉及电力储能技术领域,更具体地,涉及一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统。
背景技术
储能系统作为一种灵活的资源,在现代电力系统中发挥着重要作用,并在世界范围内得到广泛应用。截至2017年底,中国投运储能项目累计装机规模28.9W,预计到2020年底,中国储能技术总装机规模将达到41.99GW。在电力系统中,ESS可以在许多领域发挥重要作用,随着储能装机规模的增加,储能在电力系统中越来越扮演着重要的角色,2018年第三季度我国电网侧已投运电化学储能电站装机规模150兆瓦,其中新增装机140兆瓦,另有规划及在建电网侧电化学储能电站465兆瓦,发展速度之快前所未有。而当前全球电网侧电化学储能累计装机规模756.5兆瓦,新增装机规模为301兆瓦,我国新增电网侧化学储能电站规模接近全球新增装机规模的一半。
在这种储能系统越来越广泛的接入电网的背景之下,针对储能系统的运行状态的分析问题也逐渐成为其接入电网侧的主要问题之一。规模化储能系统通常由多个储能系统及其所属的多个储能单元组成,在运行过程中某一储能单元的运行状态变化很可能导致整体规模化储能系统的运行状态发生变化,同时受不同环境因素及运行因素的影响,各个储能单元运行状态变化的原因也不相同。所以针对规模化储能系统,对出现问题的系统进行判定,对比其运行状态进行监控并找出问题所在一直是储能系统稳定运行的关键所在。
因此,需要一种技术,以实现超大规模电池储能电站运行单元检测的技术。
发明内容
本发明技术方案提供一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统,以解决如何对超大规模电池储能电站运行单元的故障进行检测。
为了解决上述问题,本发明提供了一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法,所述方法包括:
采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据;
基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据;
基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型;分析所述储能子系统与所述储能总系统的相关程度,通过判断每个所述储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能总系统的运行状态的影响,确定每个所述储能子系统的重要性因数;分析所述储能单元与所述储能子系统的相关程度,通过判断每个所述储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能子系统的运行状态的影响,确定每个所述储能单元的重要性因数;
分别选取出所述储能子系统与所述储能单元的重要性因数大于预设阈值的所述储能子系统与所述储能单元,分别将所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据进行分析,分析所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据的偏差。
优选地,所述采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,所述放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态;
当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;
设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过所述预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据。
优选地,所述基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据包括:
采集所述储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集所述储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集所述储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;
将所述储能总系统、所述储能子系统和所述储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库。
优选地,所述基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型,还包括:
基于机器学习算法,应用随机森林算法构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型。
优选地,所述采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据,还包括:
电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
基于本发明的另一方面,提供一种超大规模电池储能电站运行单元检测的系统,所述系统包括:
第一采集单元,用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据;
第二采集单元,用于基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据;
构建单元,用于基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型;分析所述储能子系统与所述储能总系统的相关程度,通过判断每个所述储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能总系统的运行状态的影响,确定每个所述储能子系统的重要性因数;分析所述储能单元与所述储能子系统的相关程度,通过判断每个所述储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能子系统的运行状态的影响,确定每个所述储能单元的重要性因数;
分析单元,用于分别选取出所述储能子系统与所述储能单元的重要性因数大于预设阈值的所述储能子系统与所述储能单元,分别将所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据进行分析,分析所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据的偏差。
优选地,所述第一采集单元用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,所述放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态;
当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;
设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过所述预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据。
优选地,所述第二采集单元用于基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据包括:
采集所述储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集所述储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集所述储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;
将所述储能总系统、所述储能子系统和所述储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库。
优选地,所述构建单元用于基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型,还用于:
基于机器学习算法,应用随机森林算法构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型。
优选地,所述第二采集单元用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据,还包括:
电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
本发明技术方案提供一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统,其中方法包括:采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据;基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据;基于机器学习算法,构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型;分析储能子系统与储能总系统的相关程度,通过判断每个储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能总系统的运行状态的影响,确定每个储能子系统的重要性因数;分析储能单元与储能子系统的相关程度,通过判断每个储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能子系统的运行状态的影响,确定每个储能单元的重要性因数;分别选取出储能子系统与储能单元的重要性因数大于预设阈值的储能子系统与储能单元,分别将储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据进行分析,分析储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据的偏差。本发明技术方案针对大规模储能系统中储能单元的故障分析,考虑储能系统受储能单元的短板效应影响明显,当储能系统中某一储能单元发生故障时会导致整体储能系统运行参数发生较大变化。本发明技术方案在进行故障检测时,不针对物理因素进行故障排查,以储能系统运行状态参数为主要参考,在数据可视化的情况下直接判别故障发生的单元进行故障预警工作。
附图说明
通过参考下面的附图,可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式:
图1为根据本发明优选实施方式的一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法流程图;
图2为根据本发明优选实施方式的一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法流程图;
图3为根据本发明优选实施方式的所采用的随机森林方法流程图;以及
图4为根据本发明优选实施方式的所采用的随机森林系统结构图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式,然而,本发明可以用许多不同的形式来实施,并且不局限于此处描述的实施例,提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明,并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中,相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明,此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外,可以理解的是,以通常使用的词典限定的术语,应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义,而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
图1为根据本发明优选实施方式的一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法流程图。现有技术的故障判断多以专家经验为基础,本申请以储能电池的实验室数据及现场工况数据为基础,在运行过程中通过不断地数据更新适应不同情况下的不同需求,避免预先设定相关数据及标准带来的错误估计,根据实际工况需求及储能系统现场运行状态进行实时的数据排查,进而寻找运行过程中出现问题的分布式系统及系统中导致故障发生的储能单元。如图1所示,一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法,方法包括:
优选地,在步骤101:采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据。优选地,采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态。如图2所示,当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据。优选地,采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据,还包括:电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
本申请以储能系统中所选用的储能电池作为标准,采集其正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,形成参考历史数据。本申请以储能系统中所选用的储能电池作为标准,采集其正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,形成参考历史数据具体过程为:
本申请根据储能系统所用电池的实验室及出厂状态运行参数作为历史数据,以实际工况需求下的多种不同放电速率(例如放电速率可以为:1C、1.5C、2.5C,本申请可按实际需求进行选择)进行储能电池正常运行状态下随容量衰减的运行状态参数额定数据集,包括放电过程中的实时放电功率(Punit)、放电电压(Vunit)、以及荷电状态(SOCunit);
本申请以运行状态参数额定数据集为标准,采用机器学习中的多项式回归算法,绘制储能电池随容量衰减的运行状态趋势曲线,并输出其对应的权重中参数及截距参数(w1,...wn,b);
本申请在实际工况运行的过程中,当采集到的系统正常运行数据集的数据量超过运行状态额定数据集的数据量时,以实际工况数据集代替运行状态额定数据集作为新的运行状态额定数据集,同时设定一个额定容量,每当新的数据容量超过这个设定容量,则以新的数据集代替历史数据集。
优选地,在步骤102:基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据。优选地,基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据包括:采集储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;将储能总系统、储能子系统和储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库。
本申请针对规模化电化学储能电站,分别形成储能总系统(PCS)、储能子系统(PCSn)、及储能子系统所包含的储能单元(BMSnn)的运行状态参数数据库。本申请针对规模化电化学储能电站形成运行状态参数数据库的过程为:
本申请针对规模化电化学储能电站的运行状态参数,形成多级数据采集存储系统,分别形成储能总系统(PCS)、储能子系统(PCSn)、及储能子系统所包含的储能单元(BMSnn)的运行状态参数数据库。
本申请在采集储能系统数据的过程中,分别采集总体大规模储能系统运行过程中的状态参数,比如总体运行功率(Ptotal)、运行总电压(Vtotal)、总体荷电状态(SOCtotal)等,以及运行每一单体储能系统的运行功率(Pn)、运行电压(Vn)、荷电状态(SOCn),以及下属各个单元的运行状态功率(Pnn)、运行电压(Vnn)、荷电状态(SOCn),并将对应的储能总系统,储能子系统,相应的储能单元的同参数数据分类进而形成,储能系统运行功率数据库(DataP)、储能系统运行电压数据库(DataV)、储能系统运行荷电状态数据库(Datasoc)。
优选地,在步骤103:基于机器学习算法,构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型;分析储能子系统与储能总系统的相关程度,通过判断每个储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能总系统的运行状态的影响,确定每个储能子系统的重要性因数;分析储能单元与储能子系统的相关程度,通过判断每个储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能子系统的运行状态的影响,确定每个储能单元的重要性因数。优选地,基于机器学习算法,构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型,还包括:基于机器学习算法,应用随机森林算法构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型。
本申请通过机器学习算法中的随机森林算法,以储能总系统数据,储能子系统数据,储能子系统所包含的储能单元数据为输入,进行重要性特征分析。分别判定各子系统运行状态对储能总系统的影响,以及储能子系统中各储能单元运行状态对响应储能子系统的影响。筛选典型储能子系统,以及储能子系统中的典型储能单元,以历史参考数据为标准,分析典型子系统与典型单元相较于历史数据的偏差。
如图3所示,本申请通过机器学习算法中的随机森林算法构建各系统之间的重要性分析函数的过程为:
应用随机森林算法搭建重要性分析模型,通过随机森林算法分析储能子系统与总储能系统的相关程度,观察看每个储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每颗树上对总体储能的运行状态产生的影响,进而得到其重要性因数。各储能子系统及其对应的分布式储能单元的重要性方法与储能系统的重要性分析相同。
本申请根据重要性分析结果,设定最低需求权重为a%(根据实际工况对分布式系统出力要求确定)选取重要性要求符合权重需求的分布式系统及储能单元数据进行跟踪观测。以历史发电数据进行各单元及各系统的运行状态分析,将所选取的储能单元运行状态数据与步骤101所得回归曲线进行对比分析,观测二者趋势变化的差异。当发生较大偏差时,根据所选择的运行状态参数,及偏差发生时的差值,判定此时刻可能发生的问题。
优选地,在步骤104:分别选取出储能子系统与储能单元的重要性因数大于预设阈值的储能子系统与储能单元,分别将储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据进行分析,分析储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据的偏差。
本申请提供种一种规模化电化学储能电站运行工况分析方法,本申请基于储能电池出厂额定参数,实验室标准状态下的电池运行数据及现场工况的运行状态参数等多种数据为基础,采用人工智能算法提取数据的重要性参数,并依据此选取所需跟踪预警的储能单元,考虑储能系统发电过程中某一储能单元发生故障时会对整体储能系统造成的影响。同时根据在储能发电系统过程之中发生故障时,根据重要性分析结果可以判断出故障主要原因,及所对应的分布式系统与储能单元。并根据其运行状态参数,与实验室正常工况下随时间呈现性能衰减的特性进行对比,当二者发生较大偏差时,根据偏差大小、持续时间等特性判断故障可能发生的原因。
图4为根据本发明优选实施方式的所采用的随机森林系统结构图。如图4所示,一种超大规模电池储能电站运行单元检测的系统,系统包括:
第一采集单元401,用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据。优选地,第一采集单元401用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态;当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据。
第二采集单元402,用于基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据。优选地,第二采集单元402用于基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据包括:采集储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;将储能总系统、储能子系统和储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库。优选地,第二采集单元402用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将放电数据作为参考历史数据,还包括:电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
构建单元403,用于基于机器学习算法,构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型;分析储能子系统与储能总系统的相关程度,通过判断每个储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能总系统的运行状态的影响,确定每个储能子系统的重要性因数;分析储能单元与储能子系统的相关程度,通过判断每个储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对储能子系统的运行状态的影响,确定每个储能单元的重要性因数。优选地,构建单元403用于基于机器学习算法,构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型,还用于:基于机器学习算法,应用随机森林算法构建储能总系统、储能子系统以及储能单元之间重要性的分析模型。
分析单元404,用于分别选取出储能子系统与储能单元的重要性因数大于预设阈值的储能子系统与储能单元,分别将储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据进行分析,分析储能子系统和储能单元的运行状态参数数据与参考历史数据的偏差。
本发明优选实施方式的所采用的随机森林系统400与本发明优选实施方式的所采用的随机森林方法100相对应,在此不再进行赘述。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而,本领域技术人员所公知的,正如附带的专利权利要求所限定的,除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地,在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释,除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例,除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行,除非明确地说明。

Claims (6)

1.一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法,所述方法包括:
采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据;所述放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态;
当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;
设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过所述预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据;
基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据,包括:
采集所述储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集所述储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集所述储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;
将所述储能总系统、所述储能子系统和所述储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库;
基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型;分析所述储能子系统与所述储能总系统的相关程度,通过判断每个所述储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能总系统的运行状态的影响,确定每个所述储能子系统的重要性因数;分析所述储能单元与所述储能子系统的相关程度,通过判断每个所述储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能子系统的运行状态的影响,确定每个所述储能单元的重要性因数;
分别选取出所述储能子系统与所述储能单元的重要性因数大于预设阈值的所述储能子系统与所述储能单元,分别将所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据进行分析,分析所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据的偏差。
2.根据权利要求1所述的方法,所述基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型,还包括:
基于机器学习算法,应用随机森林算法构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型。
3.根据权利要求1所述的方法,所述采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据,还包括:
电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
4.一种超大规模电池储能电站运行单元检测的系统,所述系统包括:
第一采集单元,用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据,所述放电数据包括:实时放电功率、放电电压、以及荷电状态;
当采集到的放电数据的数据量超过运行状态放电数据的额定数据量时,以实际工况的放电数据代替运行状态额定的放电数据作为新的运行状态放电数据;
设置放电数据的预设数据量,当采集到的放电数据的数据量超过所述预设数据量时,则用新的放电数据代替历史放电数据;
第二采集单元,用于基于大规模的储能系统,分别采集储能总系统、储能子系统以及所述储能子系统所包含的储能单元的运行状态参数数据,包括:
采集所述储能总系统的总体运行功率、运行总电压、以及总体荷电状态;采集所述储能子系统的运行功率、运行电压、以及荷电状态;采集所述储能单元的运行功率、运行电压、以及荷电状态;
将所述储能总系统、所述储能子系统和所述储能单元的同类参数的数据进行分类,生成储能系统运行功率数据库、储能系统运行电压数据库和储能系统运行荷电状态数据库;
构建单元,用于基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型;分析所述储能子系统与所述储能总系统的相关程度,通过判断每个所述储能子系统的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能总系统的运行状态的影响,确定每个所述储能子系统的重要性因数;分析所述储能单元与所述储能子系统的相关程度,通过判断每个所述储能单元的运行状态参数在随机森林中的每棵树上对所述储能子系统的运行状态的影响,确定每个所述储能单元的重要性因数;
分析单元,用于分别选取出所述储能子系统与所述储能单元的重要性因数大于预设阈值的所述储能子系统与所述储能单元,分别将所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据进行分析,分析所述储能子系统和所述储能单元的运行状态参数数据与所述参考历史数据的偏差。
5.根据权利要求4所述的系统,所述构建单元用于基于机器学习算法,构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型,还用于:
基于机器学习算法,应用随机森林算法构建所述储能总系统、所述储能子系统以及所述储能单元之间重要性的分析模型。
6.根据权利要求4所述的系统,所述第二采集单元用于采集储能电池正常运行状态下电池容量衰减过程中的放电数据,将所述放电数据作为参考历史数据,还包括:
电池容量按照不同速度衰减速度进行衰减。
CN201910677270.9A 2019-07-25 2019-07-25 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统 Active CN110456191B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910677270.9A CN110456191B (zh) 2019-07-25 2019-07-25 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910677270.9A CN110456191B (zh) 2019-07-25 2019-07-25 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110456191A CN110456191A (zh) 2019-11-15
CN110456191B true CN110456191B (zh) 2023-01-17

Family

ID=68483432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910677270.9A Active CN110456191B (zh) 2019-07-25 2019-07-25 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110456191B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111107092A (zh) * 2019-12-23 2020-05-05 深圳供电局有限公司 基于随机森林算法攻击识别方法及储能协调控制装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103812219B (zh) * 2014-02-14 2016-04-20 国家电网公司 一种多储能电站联合远程监控系统
CN106786697B (zh) * 2016-12-29 2023-05-23 中国电力科学研究院 一种基于多代理的大规模电池储能电站监控系统和方法
KR101792975B1 (ko) * 2017-04-25 2017-11-02 한국기술교육대학교 산학협력단 수치적 시뮬레이션 데이터 기반 배터리의 수명 상태 예측 방법
CN107947208B (zh) * 2017-11-17 2020-12-25 国网辽宁省电力有限公司 一种弃风与大规模电池储能协调运行方法
CN108365620B (zh) * 2018-02-08 2022-07-26 中国电力科学研究院有限公司 一种储能系统基于等值模型进行仿真的方法及装置
CN108445410B (zh) * 2018-04-02 2021-02-26 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置
CN109143085B (zh) * 2018-07-18 2022-09-27 中国电力科学研究院有限公司 一种基于人工智能算法对锂离子电池进行预警的方法及系统
CN109307845B (zh) * 2018-10-19 2022-07-01 中国电力科学研究院有限公司 一种用于对梯次利用电池储能系统进行健康状态评估的方法及系统
CN109755949B (zh) * 2019-01-07 2021-12-17 中国电力科学研究院有限公司 一种热电联合储能电站功率的优化分配方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110456191A (zh) 2019-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110535159B (zh) 一种规模化储能电站运行单元故障预警的方法及系统
CN111669123B (zh) 用于对光伏组串进行故障诊断的方法和装置
CN109185917B (zh) 一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统
CN110112442B (zh) 一种燃料电池系统控制方法及装置
CN105139295A (zh) 一种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法
CN115453356B (zh) 一种动力设备运行状态监测分析方法、系统、终端及介质
CN110456191B (zh) 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统
CN110412417B (zh) 基于智能电力监测仪表的微电网数据故障诊断方法
CN101237357B (zh) 工业无线传感器网络故障在线检测方法
CN112507605A (zh) 基于AnoGAN的配电网异常检测方法
CN117388564A (zh) 基于实车运行数据的动力电池一致性异常检测方法
CN116613864B (zh) 一种蓄电池在线核容巡检方法及装置
Dong et al. Fault diagnosis and classification in photovoltaic systems using scada data
CN112240267B (zh) 基于风速相关性与风功率曲线的风机监测方法
CN105701265A (zh) 一种双馈风电机组建模方法及装置
CN105573269B (zh) 半导体制造机台的参数监控系统及方法
CN106053978B (zh) 一种基于窗口的卫星非周期性遥测模拟量判读方法
CN115128468A (zh) 一种化学储能电池phm欠压故障预测方法
EP3303835B1 (en) Method for windmill farm monitoring
CN114970311A (zh) 一种远端模块寿命预测模型的建立方法与寿命预测方法
CN103425125B (zh) 基于连续状态的电气系统故障诊断方法
CN113418632A (zh) 一种油浸式变压器油温预测的概念漂移检测方法
CN118432283B (zh) 一种分布式储能系统的测试与评价方法
Fang et al. Lithium-ion batteries life prediction method basedon degenerative characters and improved particle filter
CN112217220A (zh) 新能源送出多端柔性直流电网安全稳定防御方法及装置

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