CN113112114A - 一种储能电站在线评估方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种储能电站在线评估方法和装置,获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;基于储能电站、储能系统和所述电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估。本申请考虑了一致性水平、能效水平和充放电水平,提高了储能电站在线评估的准确性和效率,能够实现储能电站及时且准确的维护,不仅提高了储能电站的运维检修效率,还提高储能电站的运行安全性。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统储能技术领域,具体涉及一种储能电站在线评估方法和装置。
背景技术
新型高效的储能技术在电力系统中的应用是未来电网发展的必然趋势。电网侧储能电站可以加强区域电网峰谷负荷的自调节性,提升大电网的安全稳定性与电能质量水平,提高输变电能力,增加供电可靠性,促进可再生能源大规模接入电网。评估储能电站的运行状态对于提高储能设备可靠性,及时发现故障类型,并提前预警具有重要的现实意义。
现有技术中通常基于实验室测试手段,研究不同充放电倍率、充放电深度、温度等运行工况下的电压、容量、内阻等基本特性变化规律以及相应的循环特性,最终实现对储能电站运行状态的评估。但是由于试验工况无法完全模拟实际运行工况,且采用离线评估方式得到的评估结果具有片面性。实际储能电站在运行过程中可采集电压、电流、荷电状态等基础数据,并计算储能电站充放电电量、充放电效率等参数。但是储能电站的电池数量多达成千上万支,表征量众多、时间尺度不一,导致储能电站的评估基础数据量大,评估过程计算量大,评估准确性低。
发明内容
为了克服上述现有技术中评估准确性低的不足,本申请提供一种储能电站在线评估方法,包括:
获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;
基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;
基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估。
储能电站在线评估指标体系包括一致性水平、能效水平和充放电水平。
所述一致性水平对应的评估指标包括所述储能系统的荷电状态极差和健康状态极差,所述多个电池组的电流极差、荷电状态极差和健康状态极差,以及所述电池组中单体电池的电压极差、电压标准差系数、温度极差、温度标准差系数、荷电状态极差和荷电状态标准差系数;
所述能效水平对应的特征参量包括所述储能系统的充电效率极差、放电效率极差和充放电转换效率极差,所述多个电池组的充放电转换效率极差,以及所述单体电池的充放电转换效率极差和充放电转换效率标准差系数;
所述充放电水平对应的特征参量包括所述储能系统的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,所述多个电池组的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,以及所述单体电池的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度。
所述基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估,包括:
基于所述运行参量计算所述评估维度对应的评估指标的指标值;
获取所述储能电站的评估等级集,所述评估等级集包括多个评估等级;
基于所述指标值确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数;
计算各评估指标的组合权重;
基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站的在线评估等级。
所述基于所述指标值确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数,包括:
计算各评估指标的指标值与经典域和节域的距;
基于所述每个评估等级下各评估指标的指标值与经典域和节域的距确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数。
所述计算各评估指标的指标值与经典域和节域的距,包括:
按下式计算各评估指标的指标值与经典域的距:
式中,s(pi,Pi,x)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标在第x个评估等级的经典域的距,pi表示第i个评估指标的指标值,Pi,x表示第i个评估指标在第x个评估等级的经典域,Pi,x,min表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的下限,Pi,x,max表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的上限;
按下式计算各评估指标的指标值与节域的距:
式中,s(pi,Pi)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标的节域的距,Pi表示第i个评估指标的节域,Pi,min表示第i个评估指标的指标值的下限,Pi,max表示第i个评估指标的指标值的上限。
所述评估指标对所述评估等级的关联函数按下式确定:
式中,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数。
所述基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站的在线评估等级,包括:
基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站在各评估等级的关联度;
以所述储能电站在各评估等级的关联度中最大关联度对应的评估等级作为所述储能电站的在线评估等级。
所述储能电站在各评估等级的关联度按下式确定:
式中,Gx表示储能电站在第x个评估等级的关联度,wi表示第i个评估指标的组合权重,pi表示第i个评估指标的指标值,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数,m表示评估指标的总数。。
所述基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站的在线评估等级之后,包括:
按下式计算所述储能电站的评估等级变量特征值:
式中,x*表示所述储能电站的评估等级变量特征值,X表示评估等级集中评估等级的个数,表示中间量,且minGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最小值,maxGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最大值;
基于所述储能电站的评估等级变量特征值确定所述储能电站的评估等级偏向其相邻评估等级的程度。
所述计算各评估指标的组合权重,包括:
采用层次分析法确定各评估指标的主观权重,并采用反熵权法确定各评估指标的客观权重;
基于所述主观权重和所述客观权重,采用线性加权方法计算各评估指标的组合权重。
另一方面,本申请还提供一种储能电站在线评估装置,包括:
获取模块,用于获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;
确定模块,用于基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;
评估模块,用于基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估。
本申请提供的技术方案具有以下有益效果:
本申请提供的储能电站在线评估方法中,获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;基于储能电站、储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估,通过每层评估维度对应的评估指标实现对储能电站的在线评估,提高了储能电站在线评估的准确性和效率。
本申请考虑了储能电站、每个储能系统和每个电池组各自的评估维度以及各自评估维度中的一致性水平、能效水平和充放电水平,且进一步考虑了不同评估维度对应的评估指标,明确了储能电站的在线运行状态。
本申请提供的技术方案简化了储能电站运行状态的评估指标,减少了运维决策人员的工作量,具有实际应用价值。
本申请提供的技术方案同时采用了绝对值数据和归一化数据,便于查看核对不符合阈值要求的单体电池,减少储能电站的运维工作量。
本申请提供的技术方案充分利用了评估指标的指标值,解决了权重设置受主观经验影响过大的问题;
本申请提供的技术方案能够确定待评储能电站的评估等级,以及与相邻评估等级的偏离程度,提高了储能电站在线评估的全面性。
附图说明
图1是本申请实施例中储能电站在线评估方法流程图;
图2是本申请实施例中储能电站在线评估装置示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例1
本发明实施例1提供了一种储能电站在线评估方法,具体流程图如图1所示,具体过程如下:
S101:获取储能系统、储能系统中的电池组以及电池组中的单体电池各自的运行参量;
S102:基于运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、储能系统和电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标;
S103:基于储能电站、储能系统和电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标对储能电站进行在线评估。
上述S101中,通过储能电站监控系统(即EMS)获取储能系统、储能系统中的电池组以及电池组中的单体电池各自的运行参量。获取的运行参量包括单体电池的温度、电压、荷电状态等。
储能电站在线评估指标体系包括一致性水平、能效水平和充放电水平。
其中,一致性水平对应的评估指标包括储能系统的荷电状态极差C11和储能系统的健康状态极差C12,多个电池组的电流极差B11、多个电池组的荷电状态极差B12和多个电池组的健康状态极差B13,以及电池组中单体电池的电压极差A11、单体电池的电压标准差系数A12、单体电池的温度极差A13、单体电池的温度标准差系数A14、单体电池的荷电状态极差A15和单体电池的荷电状态标准差系数A16。下面对这些评估指标进行详细说明:
荷电状态极差C11:为储能系统荷电状态的最大值Ss,t,max与最小值Ss,t,min之差。
健康状态极差C12:为储能系统健康状态的最大值Hs,t,max与最小值Hs,t,min之差。
电流极差B11:是电池组电流的最大值Ip,t,max与最小值Ip,t,min之差。
荷电状态极差B12:为电池组荷电状态的最大值Sp,t,max与最小值Sp,t,min之差。
健康状态极差B13:为电池组健康状态的最大值Hp,t,max与最小值Hp,t,min之差;
电压极差A11:为单体电池电压的最大值Vc,t,max与最小值Vc,t,min之差。
电压标准差系数A12:为单体电池电压差方和平均值Vc,t,m1与单体电压平均值Vc,t,m2的比值δc,t,v,其中单体电池电压差方和平均值Vc,t,m1为单体电压Vc,t与单体电压平均值Vc,t,m2的差方和平均值。
温度极差A13:为单体电池温度的最大值Tc,t,max与最小值Tc,t,min之差。
温度标准差系数A14:为单体电池温度差方和平均值Tc,t,m1与单体电池温度平均值Tc,t,m2的比值δc,t,T,其中单体电池温度差方和平均值为单体温度Tc,t与单体电池温度平均值Tc,t,m2的差方和平均值。
荷电状态极差A15:为单体电池荷电状态的最大值Sc,t,max与最小值Sc,t,min之差。
荷电状态标准差系数A16:为单体电池荷电状态差方和平均值Sc,t,m1与单体电池荷电状态平均值Sc,t,m2的比值δc,t,S,其中单体电池荷电状态差方和平均值Sc,t,m1为单体电池荷电状态Sc,t与单体电池荷电状态平均值Sc,t,m2的差方和平均值。
能效水平对应的特征参量包括储能系统的充电效率极差C21、储能系统的放电效率极差C22和储能系统的充放电转换效率极差C23,多个电池组的充放电转换效率极差B21,以及单体电池的充放电转换效率极差A21和单体电池的充放电转换效率标准差系数A22。下面对这些评估指标进行详细说明:
充电效率极差C21:为储能系统充电效率的最大值ηs,c,t,max与最小值ηs,c,t,min之差;
放电效率极差C22:为储能系统放电效率的最大值ηs,d,t,max与最小值ηs,d,t,min之差;
充放电转换效率极差C23:为储能系统充放电转换效率的最大值ηs,t,max与最小值ηs,t,min之差;
充放电转换效率极差B21为电池组充放电转换效率的最大值ηp,t,max与最小值ηp,t,min之差;
充放电转换效率极差A21:为单体电池充放电转换效率的最大值ηc,t,max与最小值ηc,t,min之差;
充放电转换效率标准差系数A22:为单体电池充放电转换效率差方和平均值ηc,t,m1与单体电池充放电转换效率平均值ηc,t,m2的比值ηc,t,e,其中,电池充放电转换效率差方和平均值ηc,t,m1为单体电池充放电转换效率ηc,t与单体电池充放电转换效率平均值ηc,t,m2的差方和平均值。
充放电水平对应的特征参量包括储能系统的充电能力下降幅度C31和储能系统的放电能力下降幅度C32,多个电池组的充电能力下降幅度B31和电池组的放电能力下降幅度B32,以及单体电池的充电能力下降幅度A31和单体电池的放电能力下降幅度A32。
充电能力下降幅度C31:为储能系统的额定充电功率Ps,c,r与实际最大充电功率Ps,c,t,max的差值与额定充电功率Ps,c,r的比值;
放电能力下降幅度C32:为储能系统的额定充电功率Ps,c,r与实际最大放电功率Ps,d,t,max的差值与额定放电功率Ps,d,r的比值;
充电能力下降幅度B31:为电池组的额定充电功率Pp,c,r与实际最大充电功率Pp,c,t,max的差值与额定充电功率Pp,c,r的比值;
放电能力下降幅度B32:为电池组的额定放电功率Pp,d,r与实际最大放电功率Pp,d,t,max的差值与额定放电功率Pp,d,r的比值。
充电能力下降幅度A31:为单体电池的额定充电功率Pc,c,r与实际最大充电功率Pc,c,t,max的差值与额定充电功率Pc,c,r的比值。
放电能力下降幅度A32:为单体电池的额定放电功率Pc,d,r与实际最大放电功率Pc,d,t,max的差值与额定放电功率Pc,d,r的比值。
本申请实施例所考虑的评估指标具体如表1:
表1
上述S103中,基于储能电站、储能系统和电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标对储能电站进行在线评估,包括:
基于运行参量计算评估维度对应的评估指标的指标值;
获取储能电站的评估等级集,评估等级集包括多个评估等级;
基于指标值确定评估指标对评估等级的关联函数;
计算各评估指标的组合权重;
基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站的在线评估等级。
更进一步地,基于指标值确定评估指标对评估等级的关联函数,包括:
1)计算各评估指标的指标值与经典域的距以及各评估指标的指标值与节域的距;
按下式计算各评估指标的指标值与经典域的距:
式中,s(pi,Pi,x)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标在第x个评估等级的经典域的距,pi表示第i个评估指标的指标值,Pi,x表示第i个评估指标在第x个评估等级的经典域,Pi,x,min表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的下限,Pi,x,max表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的上限;
2)按下式计算各评估指标的指标值与节域的距:
式中,s(pi,Pi)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标的节域的距,Pi表示第i个评估指标的节域,Pi,min表示第i个评估指标的指标值的下限,Pi,max表示第i个评估指标的指标值的上限。
3)基于每个评估等级下各评估指标的指标值与经典域和节域的距确定评估指标对评估等级的关联函数。
可选的,按下式确定评估指标对评估等级的关联函数:
式中,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数。
计算各评估指标的组合权重,包括:
采用层次分析法确定各评估指标的主观权重,并采用反熵权法确定各评估指标的客观权重;
基于主观权重和客观权重,采用线性加权方法计算各评估指标的组合权重。
基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站的在线评估等级,包括:
基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站在各评估等级的关联度;
可选的,储能电站在各评估等级的关联度按下式确定:
式中,Gx表示储能电站在第x个评估等级的关联度,wi表示第i个评估指标的组合权重,pi表示第i个评估指标的指标值,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数,m表示评估指标的总数。
以储能电站在各评估等级的关联度中最大关联度对应的评估等级作为储能电站的在线评估等级。
本申请实施例中,基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站的在线评估等级之后,包括:
按下式计算储能电站的评估等级变量特征值:
式中,x*表示储能电站的评估等级变量特征值,X表示评估等级集中评估等级的个数,表示中间量,且minGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最小值,maxGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最大值;
基于储能电站的评估等级变量特征值确定储能电站的评估等级偏向其相邻评估等级的程度。
本申请实施例1中,电池组是构成储能电站的基本单元,多个电池组并联后,与储能变流器构成储能系统,多个储能系统可以构成储能电站。
若储能系统被允许作为独立主体在电网中运行,则储能电站以储能系统为单元进行在线评估,具体可以划分为电池组和储能系统两级;
若储能系统不被允许以独立主体在电网中运行,则以储能电站为整体进行在线评估,可以划分为电池组、储能系统和储能电站三级。本申请实施例1是以划分为电池组、储能系统和储能电站三级为例说明储能电站在线评估的具体过程的。
在对储能系统进行在线评估之前,也就是在将储能电站划分为多个储能系统,并将多个储能系统中的每个储能系统划分为多个电池组之前,可以根据电池组、储能系统和储能电站各自的运行状态确定是否需要对储能系统进行在线评估。电池组、储能系统和储能电站的运行状态均包括运行、待机、故障和停机四种。仅当电池组、储能系统和储能电站各自的运行状态均为运行时,才需要对储能电站进行在线评估。
实施例2
本发明实施例2提供了一种储能电站在线评估装置,如图2所示,包括:
获取模块,用于获取储能系统、储能系统中的电池组以及电池组中的单体电池各自的运行参量;
确定模块,用于基于运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、储能系统和电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标;
评估模块,用于基于储能电站、储能系统和电池组的评估维度和评估维度对应的评估指标对储能电站进行在线评估。
确定模块还用于构建储能电站在线评估指标体系。储能电站在线评估指标体系包括一致性水平、能效水平和充放电水平。
一致性水平对应的评估指标包括储能系统的荷电状态极差和健康状态极差,多个电池组的电流极差、荷电状态极差和健康状态极差,以及电池组中单体电池的电压极差、电压标准差系数、温度极差、温度标准差系数、荷电状态极差和荷电状态标准差系数;
能效水平对应的特征参量包括储能系统的充电效率极差、放电效率极差和充放电转换效率极差,多个电池组的充放电转换效率极差,以及单体电池的充放电转换效率极差和充放电转换效率标准差系数;
充放电水平对应的特征参量包括储能系统的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,多个电池组的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,以及单体电池的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度。
评估模块包括:
第一计算单元,用于基于运行参量计算评估维度对应的评估指标的指标值;
获取单元,用于获取储能电站的评估等级集,评估等级集包括多个评估等级;
第一确定单元,用于基于指标值确定评估指标对评估等级的关联函数;
第二计算单元,用于计算各评估指标的组合权重;
第二确定单元,用于基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站的在线评估等级。
第一确定单元具体用于:
计算各评估指标的指标值与经典域和节域的距;具体为:
按下式计算各评估指标的指标值与经典域的距:
式中,s(pi,Pi,x)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标在第x个评估等级的经典域的距,pi表示第i个评估指标的指标值,Pi,x表示第i个评估指标在第x个评估等级的经典域,Pi,x,min表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的下限,Pi,x,max表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的上限;
按下式计算各评估指标的指标值与节域的距:
式中,s(pi,Pi)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标的节域的距,Pi表示第i个评估指标的节域,Pi,min表示第i个评估指标的指标值的下限,Pi,max表示第i个评估指标的指标值的上限。
基于每个评估等级下各评估指标的指标值与经典域和节域的距确定评估指标对评估等级的关联函数。评估指标对评估等级的关联函数具体按下式确定:
式中,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数。
第二计算单元具体用于:计算各评估指标的组合权重,包括:
采用层次分析法确定各评估指标的主观权重,并采用反熵权法确定各评估指标的客观权重;
基于主观权重和客观权重,采用线性加权方法计算各评估指标的组合权重。
第二确定单元具体用于:
基于评估指标对评估等级的关联函数和各评估指标的组合权重确定储能电站在各评估等级的关联度;
储能电站在各评估等级的关联度按下式确定:
式中,Gx表示储能电站在第x个评估等级的关联度,wi表示第i个评估指标的组合权重,pi表示第i个评估指标的指标值,Gx(pi)表示第i个评估指标对第x个评估等级的关联函数,m表示评估指标的总数。
以储能电站在各评估等级的关联度中最大关联度对应的评估等级作为储能电站的在线评估等级。
本申请实施例还包括确定模块,确定模块具体用于:
按下式计算储能电站的评估等级变量特征值:
式中,x*表示储能电站的评估等级变量特征值,X表示评估等级集中评估等级的个数,表示中间量,且minGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最小值,maxGx表示储能电站在第x个评估等级的关联度的最大值;
基于储能电站的评估等级变量特征值确定储能电站的评估等级偏向其相邻评估等级的程度。
为了描述的方便,以上所述装置的各部分以功能分为各种模块或单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各模块或单元的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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保护范围之内。
Claims (12)
1.一种储能电站在线评估方法,其特征在于,包括:
获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;
基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;
基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估。
2.根据权利要求1所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述储能电站在线评估指标体系包括一致性水平、能效水平和充放电水平。
3.根据权利要求2所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述一致性水平对应的评估指标包括所述储能系统的荷电状态极差和健康状态极差,所述多个电池组的电流极差、荷电状态极差和健康状态极差,以及所述电池组中单体电池的电压极差、电压标准差系数、温度极差、温度标准差系数、荷电状态极差和荷电状态标准差系数;
所述能效水平对应的特征参量包括所述储能系统的充电效率极差、放电效率极差和充放电转换效率极差,所述多个电池组的充放电转换效率极差,以及所述单体电池的充放电转换效率极差和充放电转换效率标准差系数;
所述充放电水平对应的特征参量包括所述储能系统的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,所述多个电池组的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度,以及所述单体电池的充电能力下降幅度和放电能力下降幅度。
4.根据权利要求3所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估,包括:
基于所述运行参量计算所述评估维度对应的评估指标的指标值;
获取所述储能电站的评估等级集,所述评估等级集包括多个评估等级;
基于所述指标值确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数;
计算各评估指标的组合权重;
基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站的在线评估等级。
5.根据权利要求4所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述基于所述指标值确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数,包括:
计算各评估指标的指标值与经典域和节域的距;
基于所述每个评估等级下各评估指标的指标值与经典域和节域的距确定所述评估指标对所述评估等级的关联函数。
6.根据权利要求5所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述计算各评估指标的指标值与经典域和节域的距,包括:
按下式计算各评估指标的指标值与经典域的距:
式中,s(pi,Pi,x)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标在第x个评估等级的经典域的距,pi表示第i个评估指标的指标值,Pi,x表示第i个评估指标在第x个评估等级的经典域,Pi,x,min表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的下限,Pi,x,max表示在第x个评估等级下第i个评估指标的指标值的上限;
按下式计算各评估指标的指标值与节域的距:
式中,s(pi,Pi)表示第i个评估指标的指标值与第i个评估指标的节域的距,Pi表示第i个评估指标的节域,Pi,min表示第i个评估指标的指标值的下限,Pi,max表示第i个评估指标的指标值的上限。
8.根据权利要求4所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站的在线评估等级,包括:
基于所述评估指标对所述评估等级的关联函数和所述各评估指标的组合权重确定所述储能电站在各评估等级的关联度;
以所述储能电站在各评估等级的关联度中最大关联度对应的评估等级作为所述储能电站的在线评估等级。
11.根据权利要求4所述的储能电站在线评估方法,其特征在于,所述计算各评估指标的组合权重,包括:
采用层次分析法确定各评估指标的主观权重,并采用反熵权法确定各评估指标的客观权重;
基于所述主观权重和所述客观权重,采用线性加权方法计算各评估指标的组合权重。
12.一种储能电站在线评估装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取储能系统、所述储能系统中的电池组以及所述电池组中的单体电池各自的运行参量;
确定模块,用于基于所述运行参量,利用预先构建的储能电站在线评估指标体系确定储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标;
评估模块,用于基于所述储能电站、所述储能系统和所述电池组的评估维度和所述评估维度对应的评估指标对所述储能电站进行在线评估。
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---|---|---|---|
CN202110208496.1A CN113112114A (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 一种储能电站在线评估方法和装置 |
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CN202110208496.1A CN113112114A (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 一种储能电站在线评估方法和装置 |
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CN (1) | CN113112114A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113917351A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-11 | 长沙理工大学 | 基于容量变化的储能电站电池簇不一致性在线评估方法 |
CN114024328A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-08 | 上海电气集团股份有限公司 | 储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质 |
CN115825756A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-03-21 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 分散式储能电站故障多级诊断方法及系统 |
CN115902646A (zh) * | 2023-01-06 | 2023-04-04 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种储能电池故障识别方法及系统 |
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2021
- 2021-02-24 CN CN202110208496.1A patent/CN113112114A/zh active Pending
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CN113917351B (zh) * | 2021-10-09 | 2023-12-22 | 长沙理工大学 | 基于容量变化的储能电站电池簇不一致性在线评估方法 |
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