CN110927581B - 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法 - Google Patents

基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110927581B
CN110927581B CN201911093105.5A CN201911093105A CN110927581B CN 110927581 B CN110927581 B CN 110927581B CN 201911093105 A CN201911093105 A CN 201911093105A CN 110927581 B CN110927581 B CN 110927581B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
battery pack
evaluation
capacity
power
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
CN201911093105.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110927581A (zh
Inventor
丁一
王旭东
霍现旭
戚艳
李国栋
尚学军
张磐
刘盛终
吴磊
黄潇潇
于光耀
李谦
袁中琛
郑骁麟
胡志刚
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
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin 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, State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd, Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201911093105.5A priority Critical patent/CN110927581B/zh
Publication of CN110927581A publication Critical patent/CN110927581A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110927581B publication Critical patent/CN110927581B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，包括以下步骤：步骤1、构建配网终端在运储能电池综合评价指标体系；步骤2、运用层次分析法和熵权法对步骤1的配电网终端在运储能电池运行状态指标进行综合评价，并通过权重值的计算对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。本发明能够以及时了解蓄电池运行健康状态，进而及时对故障储能设备采取有效措施，避免因储能设备故障问题威胁电网运行安全。

Description

基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法
技术领域
本发明属于储能设备运行状态评估技术领域，涉及储能设备运行状态多层级指标评估方法，尤其是一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法。
背景技术
时至今日，能源危机和环境恶化等问题日益加剧。新能源的发展越来越受到人们的重视，光伏发电以及风力发电等新能源发电技术占世界电力需求的比重实现爆发式增长。新能源发电具有间歇性、波动性的特点，大容量并网时将对电力系统运行参数造成影响，使电能质量下降，甚至导致系统失稳，加大电网调度的难度。受环境约束，弃风、弃光问题普遍存在，严重制约了新能源的快速发展。此外，电网变电站自动化、智能化和值守无人化是电网发展的主要趋势。全国各省的电网公司在多种不同电压等级的变电站上逐步推行无人化，其中110kV及以下等级已基本实现了值守无人化。由于变电站自动化、智能化的程度越来越高以及值守无人化的推广，变电站直流电源承担的角色越来越重要。变电站中，直流系统的储能设备与充电机并联，共同承担继电保护、自动装置、自动化设备、断路器跳合闸机构等重要的直流负荷供电任务，当交流失电时，充电机不能输出直流电储能设备作为唯一的直流电源对直流负荷进行供电，紧急情况下的储能设备失效将可能导致变电站的重大运行事故。
储能设备是直流电源系统的核心，其性能质量关乎整个变电站的安全稳定运行。对变电站直流系统中的直流电源而言，其性能和可靠性对整个供电系统的正常安全运行有直接影响。其可作为变电站内的继电保护、自动装置、信号装置、断路器的控制电源和事故照明电源，是变电站二次系统的核心设备，是保证变电站全停时正确隔离故障的关键。因此，合适的储能装置，将是对人类科技和装备发展的一次革命。因此，开展储能设备的相关研究，具有十分重要的学术意义和现实意义。
储能设备作为配电终端后备电源承担着给配电终端持续供电的作用，当现场停电或交流失电时，储能设备将成为配电终端工作的唯一电源。其中，配电网终端的储能设备主要为蓄电池。近年来，随着配电自动化建设的不断推进，配电终端也大面积地使用于配电自动化中，而配电终端及蓄电池大多运行于户外，运行环境恶劣，蓄电池可能出现老化甚至损坏，若得不到及时有效的维护，将可能导致配电终端不能正常工作，使得配电自动化系统失效，严重地制约了配电自动化实用化的发展。国内外研究都主要针对电池的特性展开研究，但并未有人建立电池综合性的评价方法，因此有必要研究一种有效的配电终端蓄电池健康状态评价方法，及时了解蓄电池健康状态并采取有效措施。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，能够实现对配电网终端的运储能设备健康状态估计、故障排查和高效运维。
本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，包括以下步骤：
步骤1、构建配网终端在运储能电池综合评价指标体系；
步骤2、运用层次分析法和熵权法对步骤1的配电网终端在运储能电池运行状态指标进行综合评价，并通过权重值的计算对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。
而且，所述步骤1的配网终端在运储能电池综合评价指标体系包括：
(1)电池单体指标，包括：
1)电池单体比容量
Figure BDA0002267459570000031
2)电池单体比能量
Figure BDA0002267459570000032
3)电池单体比功率
Figure BDA0002267459570000033
4)电池单体容量密度
Figure BDA0002267459570000034
5)电池单体能量密度
Figure BDA0002267459570000035
6)电池单体功率密度
Figure BDA0002267459570000036
7)电池单体容量性价比
Figure BDA0002267459570000037
8)电池单体能量性价比
Figure BDA0002267459570000038
9)电池单体功率性价比
Figure BDA0002267459570000041
10)欧姆内阻
Figure BDA0002267459570000042
11)电池单体不一致性
电池单体不一致性评价主要包含内阻、容量和端电压三个方面的不一致性的计算：
Figure BDA0002267459570000043
Figure BDA0002267459570000044
Figure BDA0002267459570000045
其中，Ci—每个单体的容量(Ah)；
Figure BDA0002267459570000046
—容量平均值(Ah)；n—电池单体个数；εc—容量的均方差(Ah)；Ri—每个单体欧姆内阻(Ω)；
Figure BDA0002267459570000047
—欧姆平均值(Ω)；n—电池单体个数；εR—欧姆内阻的均方差(Ω)；Ui—每个单体欧姆内阻(V)；
Figure BDA0002267459570000048
—欧姆平均值(V)；n—电池单体个数；εU—端电压的均方差(V)。
(2)电池模块指标，包括：
1)电池模块比容量
Figure BDA0002267459570000049
2)电池模块比能量
Figure BDA0002267459570000051
3)电池模块比功率
Figure BDA0002267459570000052
4)电池模块容量密度
Figure BDA0002267459570000053
5)电池模块能量密度
Figure BDA0002267459570000054
6)电池模块功率密度
Figure BDA0002267459570000055
7)电池模块容量性价比
Figure BDA0002267459570000056
8)电池模块能量性价比
Figure BDA0002267459570000057
9)电池模块功率性价比
Figure BDA0002267459570000058
(3)电池组指标，包括：
1)电池组比容量
Figure BDA0002267459570000061
2)电池组比能量
Figure BDA0002267459570000062
3)电池组比功率
Figure BDA0002267459570000063
4)电池组容量密度
Figure BDA0002267459570000064
5)电池组能量密度
Figure BDA0002267459570000065
6)电池组功率密度
Figure BDA0002267459570000066
7)电池组容量性价比
Figure BDA0002267459570000067
8)电池组能量性价比
Figure BDA0002267459570000071
9)电池组功率性价比
Figure BDA0002267459570000072
10)电池组低温比容量
Figure BDA0002267459570000073
11)电池组低温比能量
Figure BDA0002267459570000074
12)电池组低温比功率
Figure BDA0002267459570000075
13)电池组低温容量密度
Figure BDA0002267459570000076
14)电池组低温能量密度
Figure BDA0002267459570000077
15)电池组低温功率密度
Figure BDA0002267459570000078
16)电池组低温容量性价比
Figure BDA0002267459570000081
17)电池组低温能量性价比
Figure BDA0002267459570000082
18)电池组低温功率性价比
Figure BDA0002267459570000083
(4)电池组低温保持率，包括：
1)电池组低温功率保持率
Figure BDA0002267459570000084
2)电池组低温容量保持率
Figure BDA0002267459570000085
3)电池组低温能量保持率
Figure BDA0002267459570000086
(5)电池模块和电池单体间保持率，包括：
1)容量保持率
Figure BDA0002267459570000087
2)能量保持率
Figure BDA0002267459570000091
3)功率保持率
Figure BDA0002267459570000092
(6)电池组和电池模块间保持率，包括：
1)容量保持率
Figure BDA0002267459570000093
2)能量保持率
Figure BDA0002267459570000094
3)功率保持率
Figure BDA0002267459570000095
而且，所述步骤2的具体步骤包括：
(1)对n个评价对象，以及m个评价指标，令xij为第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m)；
(2)异质指标归一化处理：对正向指标和负向指标分别进行归一化处理，如公式(50)和公式(51)所示；
Figure BDA0002267459570000096
Figure BDA0002267459570000097
式中，式(50)和式(51)中的x’ij分别是正向正向指标和负向指标归一化处理后第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分。
(3)计算各评价指标的熵值：第j个评价指标的熵值计算公式如(52)所示：
Figure BDA0002267459570000101
式中，ej表示第j个评价指标的熵值；其中k＝1/ln(n)，n为评价对象的总个数；pij是第i个评价对象在第j个指标上的得分相对于所有待评价对象在该指标上得分的占比，如公式(53)所示：
Figure BDA0002267459570000102
(4)计算各评价指标的熵权：第j个评价指标的熵权计算公式如(54)所示：
Figure BDA0002267459570000103
式中，ωj表示第j个评价指标的熵值；其中，1-ej为第j个评价指标的离散程度。由于当各评价对象在评价指标j上的值完全相同时，该评价指标的熵值ej达到最大值，但该评价指标未向决策者提供有价值的信息，即在该评价指标下，所有评价对象对决策者来说是无差异的，因此，此时该评价指标的熵权应为最小。
(5)计算各评价对象的综合得分：第i个评价对象的综合得分计算公式如(55)所示：
Figure BDA0002267459570000111
(6)基于以上权重计算步骤，按照配电网终端在运储能电池运行状态综合评价指标的层次化结构，从下往上逐层计算上层指标，进而对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。
本发明的优点和有益效果：
1、本发明提出一种综合性性、系统性、覆盖各个电池能级的电池评价方法，运用层次分析法和熵权法对配电网终端在运储能电池运行状态指标进行综合评价，并通过权重值的计算对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。本发明能够以及时了解蓄电池运行健康状态，进而及时对故障储能设备采取有效措施，避免因储能设备故障问题威胁电网运行安全。
2、本发明涉及一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，是一种在运储能设备指标体系构建及运行状态分析的综合评价的方法。本发明采用层次分析法和熵权法，通过多层级评价指标体系的构建，相应指标权重计算方法的设置，实现了对配电网终端在运储能设备运行状态的有效评价。设计合理有效，对配电网终端在运储能设备健康状态估计、故障排查及高效运维技术的发展具有重大意义。
3、由于本发明构建的配电网终端在运储能电池运行状态评价指标，涉及多个指标层次及多方评价维度，各指标的影响程度无法客观准确地表示。因此本发明采用熵权法，该熵权法依赖于数据本身的离散性，是一种客观赋权法，用于计算以上各个指标的权重。
附图说明
图1是本发明的配网终端在运储能电池综合评价指标体系图；
图2是本发明的综合评价结果计算流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：
步骤1、构建配网终端在运储能电池综合评价指标体系；
在本实施例中，本发明提出了配电网终端在运储能设备运行状态综合评价指标，其中，储能设备主要为蓄电池，此评价指标共分三个层级体系，其之间相互关联，共成体系。
此评价体系共包含电池单体指标、电池模块指标、电池组指标。
(1)电池单体指标
电池单体指标共包含七个指标，分别为容量参数、能量参数、功率特性、内阻和一致性。其中，容量评价参数为比容量、容量密度、容量性价比；能量评价参数为比能量、能量密度、能量性价比；功率评价参数为比功率、功率密度、功率性价比；此外还包括欧姆内阻和一致性评价。
(1)该电池单体评价指标的计算公式为：
1)电池单体比容量
Figure BDA0002267459570000121
2)电池单体比能量
Figure BDA0002267459570000122
3)电池单体比功率
Figure BDA0002267459570000123
4)电池单体容量密度
Figure BDA0002267459570000124
5)电池单体能量密度
Figure BDA0002267459570000131
6)电池单体功率密度
Figure BDA0002267459570000132
7)电池单体容量性价比
Figure BDA0002267459570000133
8)电池单体能量性价比
Figure BDA0002267459570000134
9)电池单体功率性价比
Figure BDA0002267459570000135
10)欧姆内阻
Figure BDA0002267459570000136
11)电池单体不一致性
电池单体不一致性评价主要包含内阻、容量和端电压三个方面的不一致性的计算。
Figure BDA0002267459570000137
Figure BDA0002267459570000141
Figure BDA0002267459570000142
其中，Ci—每个单体的容量(Ah)；
Figure BDA0002267459570000143
—容量平均值(Ah)；n—电池单体个数；εc—容量的均方差(Ah)；Ri—每个单体欧姆内阻(Ω)；
Figure BDA0002267459570000144
—欧姆平均值(Ω)；n—电池单体个数；εR—欧姆内阻的均方差(Ω)；Ui—每个单体欧姆内阻(V)；
Figure BDA0002267459570000145
—欧姆平均值(V)；n—电池单体个数；εU—端电压的均方差(V)。
(2)电池模块指标
电池模块在实际运行中需要评价的参数主要为容量参数、能量参数和功率参数，定义和计算方法同电池单体指标一致。
该电池模块评价指标的计算公式为：
1)电池模块比容量
Figure BDA0002267459570000146
2)电池模块比能量
Figure BDA0002267459570000147
3)电池模块比功率
Figure BDA0002267459570000148
4)电池模块容量密度
Figure BDA0002267459570000151
5)电池模块能量密度
Figure BDA0002267459570000152
6)电池模块功率密度
Figure BDA0002267459570000153
7)电池模块容量性价比
Figure BDA0002267459570000154
8)电池模块能量性价比
Figure BDA0002267459570000155
9)电池模块功率性价比
Figure BDA0002267459570000156
(3)电池组指标
电池组容量、能量、功率性能和低温特性是电池组评价的重要指标。该电池组评价指标的计算公式为：
1)电池组比容量
Figure BDA0002267459570000157
2)电池组比能量
Figure BDA0002267459570000161
3)电池组比功率
Figure BDA0002267459570000162
4)电池组容量密度
Figure BDA0002267459570000163
5)电池组能量密度
Figure BDA0002267459570000164
6)电池组功率密度
Figure BDA0002267459570000165
7)电池组容量性价比
Figure BDA0002267459570000166
8)电池组能量性价比
Figure BDA0002267459570000167
9)电池组功率性价比
Figure BDA0002267459570000171
10)电池组低温比容量
Figure BDA0002267459570000172
11)电池组低温比能量
Figure BDA0002267459570000173
12)电池组低温比功率
Figure BDA0002267459570000174
13)电池组低温容量密度
Figure BDA0002267459570000175
14)电池组低温能量密度
Figure BDA0002267459570000176
15)电池组低温功率密度
Figure BDA0002267459570000177
16)电池组低温容量性价比
Figure BDA0002267459570000178
17)电池组低温能量性价比
Figure BDA0002267459570000181
18)电池组低温功率性价比
Figure BDA0002267459570000182
(4)电池组低温保持率
1)电池组低温功率保持率
Figure BDA0002267459570000183
2)电池组低温容量保持率
Figure BDA0002267459570000184
3)电池组低温能量保持率
Figure BDA0002267459570000185
(5)电池模块和电池单体间保持率
1)容量保持率
Figure BDA0002267459570000186
2)能量保持率
Figure BDA0002267459570000187
3)功率保持率
Figure BDA0002267459570000191
(6)电池组和电池模块间保持率
1)容量保持率
Figure BDA0002267459570000192
2)能量保持率
Figure BDA0002267459570000193
3)功率保持率
Figure BDA0002267459570000194
步骤2、运用层次分析法和熵权法对步骤1的配电网终端在运储能电池运行状态指标进行综合评价，并通过权重值的计算对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。
所述步骤2的具体步骤包括：
(1)对n个评价对象，以及m个评价指标，令xij为第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m)；
(2)异质指标归一化处理：考虑到评价指标体系既包含正向指标，又包括负向指标(正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好)，对正向指标和负向指标分别进行归一化处理，如公式(50)和公式(51)所示；
Figure BDA0002267459570000195
Figure BDA0002267459570000201
式中，式(50)和式(51)中的x’ij分别是正向正向指标和负向指标归一化处理后第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分。
(3)计算各评价指标的熵值：第j个评价指标的熵值计算公式如(52)所示：
Figure BDA0002267459570000202
式中，ej表示第j个评价指标的熵值；其中k＝1/ln(n)，n为评价对象的总个数；pij是第i个评价对象在第j个指标上的得分相对于所有待评价对象在该指标上得分的占比，如公式(53)所示。
Figure BDA0002267459570000203
(4)计算各评价指标的熵权：第j个评价指标的熵权计算公式如(54)所示：
Figure BDA0002267459570000204
式中，ωj表示第j个评价指标的熵值；其中，1-ej为第j个评价指标的离散程度。由于当各评价对象在评价指标j上的值完全相同时，该评价指标的熵值ej达到最大值，但该评价指标未向决策者提供有价值的信息，即在该评价指标下，所有评价对象对决策者来说是无差异的，因此，此时该评价指标的熵权应为最小。
(5)计算各评价对象的综合得分：第i个评价对象的综合得分计算公式如(55)所示。
Figure BDA0002267459570000211
(6)基于以上权重计算步骤，按照配电网终端在运储能电池运行状态综合评价指标的层次化结构，从下往上逐层计算上层指标，进而对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。
其中，从下往上逐层计算上层指标的步骤如下：
1)从电池单体、电池模块、电池组三个指标层级开始，按照公式(1)-(49)计算各基础层级指标以及层级指标值；
2)按照公式(50)-(54)计算电池单体评价指标间的权重；
3)按照公式(55)计算电池单体评价指标的评价结果；
4)按照公式(50)-(54)计算电池模块评价指标间的权重；
5)按照公式(55)计算电池模块评价指标的评价结果；
6)按照公式(50)-(54)计算电池组评价指标间的权重；
7)按照公式(55)计算电池组评价指标的评价结果；
8)按照公式(50)-(54)计算电池单体与电池模块层间评价指标的权重；
9)按照公式(55)计算电池单体与电池模块层间评价指标间的评价结果；
10)按照公式(50)-(54)计算电池单模块与电池组层间评价指标的权重；
11)按照公式(55)计算电池模块与电池组层间评价指标间的评价结果；
12)按照公式(50)-(54)计算电池单体与电池模块层间评价指标和电池模块与电池组层间评价指标两个层间的权重；
13)按照公式(55)计算两个层间评价指标间的评价结果；
14)按照公式(50)-(54)计算综合评价指标与各个基础层级评价结果及层间评价结果之间的权重；
15)按照公式(55)计算综合评价指标的评价结果。
本发明构建的配电网终端在运储能电池运行状态评价指标，涉及多个指标层次及多方评价维度，各指标的影响程度无法客观准确地表示。熵权法依赖于数据本身的离散性，是一种客观赋权法，用于计算以上各个指标的权重。
需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (2)

1.一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、构建配网终端在运储能电池综合评价指标体系；
步骤2、运用层次分析法和熵权法对步骤1的配电网终端在运储能电池运行状态指标进行综合评价，并通过权重值的计算对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别；
所述步骤1的配网终端在运储能电池综合评价指标体系包括：
(1)电池单体指标，包括：
1)电池单体比容量
Figure FDA0003560747660000011
2)电池单体比能量
Figure FDA0003560747660000012
3)电池单体比功率
Figure FDA0003560747660000013
4)电池单体容量密度
Figure FDA0003560747660000014
5)电池单体能量密度
Figure FDA0003560747660000015
6)电池单体功率密度
Figure FDA0003560747660000021
7)电池单体容量性价比
Figure FDA0003560747660000022
8)电池单体能量性价比
Figure FDA0003560747660000023
9)电池单体功率性价比
Figure FDA0003560747660000024
10)欧姆内阻
Figure FDA0003560747660000025
11)电池单体不一致性
电池单体不一致性评价包含内阻、容量和端电压三个方面的不一致性的计算：
Figure FDA0003560747660000026
Figure FDA0003560747660000027
Figure FDA0003560747660000031
其中，Ci—每个单体的容量(Ah)；
Figure FDA0003560747660000032
—容量平均值(Ah)；n—电池单体个数；εc—容量的均方差(Ah)；Ri—每个单体欧姆内阻(Ω)；
Figure FDA0003560747660000033
—欧姆平均值(Ω)；n—电池单体个数；εR—欧姆内阻的均方差(Ω)；Ui—每个单体电压(V)；
Figure FDA0003560747660000034
—电压平均值(V)；n—电池单体个数；εU—端电压的均方差(V)；
(2)电池模块指标，包括：
1)电池模块比容量
Figure FDA0003560747660000035
2)电池模块比能量
Figure FDA0003560747660000036
3)电池模块比功率
Figure FDA0003560747660000037
4)电池模块容量密度
Figure FDA0003560747660000038
5)电池模块能量密度
Figure FDA0003560747660000039
6)电池模块功率密度
Figure FDA0003560747660000041
7)电池模块容量性价比
Figure FDA0003560747660000042
8)电池模块能量性价比
Figure FDA0003560747660000043
9)电池模块功率性价比
Figure FDA0003560747660000044
(3)电池组指标，包括：
1)电池组比容量
Figure FDA0003560747660000045
2)电池组比能量
Figure FDA0003560747660000046
3)电池组比功率
Figure FDA0003560747660000047
4)电池组容量密度
Figure FDA0003560747660000051
5)电池组能量密度
Figure FDA0003560747660000052
6)电池组功率密度
Figure FDA0003560747660000053
7)电池组容量性价比
Figure FDA0003560747660000054
8)电池组能量性价比
Figure FDA0003560747660000055
9)电池组功率性价比
Figure FDA0003560747660000056
10)电池组低温比容量
Figure FDA0003560747660000057
11)电池组低温比能量
Figure FDA0003560747660000058
12)电池组低温比功率
Figure FDA0003560747660000061
13)电池组低温容量密度
Figure FDA0003560747660000062
14)电池组低温能量密度
Figure FDA0003560747660000063
15)电池组低温功率密度
Figure FDA0003560747660000064
16)电池组低温容量性价比
Figure FDA0003560747660000065
17)电池组低温能量性价比
Figure FDA0003560747660000066
18)电池组低温功率性价比
Figure FDA0003560747660000067
(4)电池组低温保持率，包括：
1)电池组低温功率保持率
Figure FDA0003560747660000068
2)电池组低温容量保持率
Figure FDA0003560747660000071
3)电池组低温能量保持率
Figure FDA0003560747660000072
(5)电池模块和电池单体间保持率，包括：
1)容量保持率
Figure FDA0003560747660000073
2)能量保持率
Figure FDA0003560747660000074
3)功率保持率
Figure FDA0003560747660000075
(6)电池组和电池模块间保持率，包括：
1)容量保持率
Figure FDA0003560747660000076
2)能量保持率
Figure FDA0003560747660000077
3)功率保持率
Figure FDA0003560747660000081
2.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：
(1)对n个评价对象，以及m个评价指标，令xij为第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m)；
(2)异质指标归一化处理：对正向指标和负向指标分别进行归一化处理，如公式(50)和公式(51)所示；
Figure FDA0003560747660000082
Figure FDA0003560747660000083
式中，式(50)和式(51)中的x’ij分别是正向指标和负向指标归一化处理后第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分；
(3)计算各评价指标的熵值：第j个评价指标的熵值计算公式如(52)所示：
Figure FDA0003560747660000084
式中，ej表示第j个评价指标的熵值；其中k＝1/ln(n)，n为评价对象的总个数；pij是第i个评价对象在第j个指标上的得分相对于所有待评价对象在该指标上得分的占比，如公式(53)所示：
Figure FDA0003560747660000085
(4)计算各评价指标的熵权：第j个评价指标的熵权计算公式如(54)所示：
Figure FDA0003560747660000091
式中，ωj表示第j个评价指标的熵值；其中，1-ej为第j个评价指标的离散程度；
(5)计算各评价对象的综合得分：第i个评价对象的综合得分计算公式如(55)所示：
Figure FDA0003560747660000092
(6)基于以上权重计算步骤，按照配电网终端在运储能电池运行状态综合评价指标的层次化结构，从下往上逐层计算上层指标，进而对不同指标对配电网终端在运储能电池运行状态的影响进行识别。
CN201911093105.5A 2019-11-11 2019-11-11 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法 Active CN110927581B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911093105.5A CN110927581B (zh) 2019-11-11 2019-11-11 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911093105.5A CN110927581B (zh) 2019-11-11 2019-11-11 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110927581A CN110927581A (zh) 2020-03-27
CN110927581B true CN110927581B (zh) 2022-05-24

Family

ID=69853717

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911093105.5A Active CN110927581B (zh) 2019-11-11 2019-11-11 基于熵权法的储能设备运行状态多层级指标评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110927581B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111337846A (zh) * 2020-04-13 2020-06-26 江苏慧智能源工程技术创新研究院有限公司 一种用户侧储能锂电池运行状态估计方法
CN111965557A (zh) * 2020-08-21 2020-11-20 浙江华电器材检测研究所有限公司 一种后备电源可靠性的评估方法和装置
CN113408146B (zh) * 2021-07-15 2022-11-25 华南理工大学 一种基于gra-熵权法的动力电池安全模糊定级方法
CN114124526B (zh) * 2021-11-23 2023-05-16 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种结合多层次和熵权法的威胁复杂性分析方法
CN115939538A (zh) * 2022-12-07 2023-04-07 中国长江三峡集团有限公司 电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1601337A1 (de) * 2003-03-12 2005-12-07 Henkel Kommanditgesellschaft auf Aktien Mund- und zahnpflegemittel
CN105068015A (zh) * 2015-09-14 2015-11-18 国家电网公司 一种电池组性能的综合性评价方法
CN106203842A (zh) * 2016-07-13 2016-12-07 天津大学 基于层次分析法和熵权法的电动汽车充电机评估方法
CN108407633A (zh) * 2018-01-30 2018-08-17 西南交通大学 一种电动公交车充换电站优化运行方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106154165B (zh) * 2015-03-27 2019-05-14 国家电网公司 一种大容量电池储能系统性能的评估方法和评估系统
CN105046593A (zh) * 2015-09-16 2015-11-11 国网天津市电力公司 一种符合低碳能源政策的智能配用电评价方法
CN108802576B (zh) * 2018-03-09 2021-08-27 国网山西省电力公司检修分公司 一种油浸式电容套管运行状态的主客观整合评估方法
CN108901052B (zh) * 2018-08-10 2020-04-03 北京邮电大学 一种异构网络的切换方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1601337A1 (de) * 2003-03-12 2005-12-07 Henkel Kommanditgesellschaft auf Aktien Mund- und zahnpflegemittel
CN105068015A (zh) * 2015-09-14 2015-11-18 国家电网公司 一种电池组性能的综合性评价方法
CN106203842A (zh) * 2016-07-13 2016-12-07 天津大学 基于层次分析法和熵权法的电动汽车充电机评估方法
CN108407633A (zh) * 2018-01-30 2018-08-17 西南交通大学 一种电动公交车充换电站优化运行方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于层次分析法和熵权法的配电网调度评价;李晨 等;《电力系统及其自动化学报》;20190731;第31卷(第7期);正文第84页第1栏第1段-第2栏第9段 *
基于生命周期评价的锂离子电池材料合成分析与环境性分析;陈博;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160315(第3期);正文第13页第2段-第19页第3段 *
锂离子电池关键性能指标检测与评价方法研究;陈昊;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20170215(第2期);正文第11页第1段-49页第6段 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110927581A (zh) 2020-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
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
CN107611966B (zh) 一种考虑差异可靠性的有源配电网供电能力评估方法
CN103973203B (zh) 一种适用于安全稳定分析的大型光伏电站在线等值建模方法
CN104319768B (zh) 一种微电网供电及监控方法
CN105552860B (zh) 一种基于储能和分布式电源的配电网孤岛运行划分方法
CN110224393A (zh) 一种基于最小切负荷模型的新能源消纳评估方法
CN114781159B (zh) 分层分区的配电网光伏接入现状及承载能力评估方法
CN105139095A (zh) 基于属性区间模型的配电网运行状态评估方法
CN108233430B (zh) 一种计及系统能源波动性的交直流混合微网优化方法
CN106875035B (zh) 一种主动配电网可靠性评估优化方法
CN108053149A (zh) 一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法
CN116015209A (zh) 一种光伏电站组件性能管理方法、系统、装置及存储介质
CN107196586A (zh) 含电动汽车接入的光柴储微网系统优化运行方法
CN119315555B (zh) 微模块机房的模块化供电系统配置方法及系统
CN110148979A (zh) 一种直流电源蓄电池组在线精准管控与动态优化方法
CN209056570U (zh) 一种基于双路径信息采样监测与保护控制的蓄电池储能bms系统
CN111340337A (zh) 高渗透率分布式电源并网对配电网运行风险的评估方法
CN116087791A (zh) 一种电池储能系统的状况检测方法及系统
CN119167276B (zh) 一种基于车网互动的储能设备健康评估方法及系统
Huang et al. Power prediction method of distributed photovoltaic digital twin system based on GA-BP
CN118505430A (zh) 考虑不确定风光出力的公路交通自洽能源系统的rams评估方法和指标体系
CN109119988B (zh) 基于动态批发市价的光伏-电池微电网能量调度管理方法
Wang et al. Early warning of distribution transformer based on bp neural network considering the influence of extreme weather
CN117200263A (zh) 基于分布式光伏渗透率的县域配电网储能配置方法
CN114389271A (zh) 考虑风电随机性的交直流系统协调二级电压控制方法

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
CP02 Change in the address of a patent holder
CP02 Change in the address of a patent holder

Address after: No. 8, Haitai Huake 4th Road, Huayuan Industrial Zone, High tech Zone, Binhai New Area, Tianjin, 300384

Patentee after: ELECTRIC POWER SCIENCE & RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID TIANJIN ELECTRIC POWER Co.

Patentee after: STATE GRID TIANJIN ELECTRIC POWER Co.

Patentee after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

Address before: No.8, Haitai Huake 4th Road, Xiqing District, Tianjin 300384

Patentee before: ELECTRIC POWER SCIENCE & RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID TIANJIN ELECTRIC POWER Co.

Patentee before: STATE GRID TIANJIN ELECTRIC POWER Co.

Patentee before: STATE GRID CORPORATION OF CHINA