CN113297129A - 一种储能系统的soc计算方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种储能系统的SOC计算方法及系统，属于储能系统技术领域。该计算方法包括：S1，采集储能系统实时的电压、电流和温度值；S2，将S1采集到的实时电压、电流和温度值输入到多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；S3，根据S2得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。本发明方法大幅度的提升了SOC计算的精准度，它不受安时积分法的误差累加的限制，无需对不同运行环境下对SOC的偏差的修正；该算法直接映射电流，电压，温度等多个输入参数和SOC的非线性关系，可以实时的精准的计算SOC值。

Description

一种储能系统的SOC计算方法及系统
技术领域
本发明属于储能系统技术领域，具体涉及一种储能系统的SOC计算方法及系统。
背景技术
储能系统的SOC计算是储能系统运行过程中最核心的内容之一。目前，主流的储能系统的SOC计算是依据安时积分法进行的。该方法计算的缺点是会对误差进行累积，使得SOC的计算偏差越来越大。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种储能系统的SOC计算方法及系统，该方法是一种基于深度学习的神经网络和时间序列的RNN网络的综合计算方式，很好的解决了安时积分的计算累计误差，具有很好的算法鲁棒性。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明的第一个方面，提供了一种储能系统的SOC计算方法，包括以下步骤：
S1，采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
S2，将S1采集到的实时电压、电流和温度值输入到多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
S3，根据S2得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
进一步地，步骤S2具体包括：
S21，首先分别对各个神经网络进行训练，并分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2；
S22，将S1采集到的储能系统实时的电压、电流和温度值，输入到S21训练好的基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络，计算得到两个神经网络预测的SOC1值和SOC2值。
进一步地，步骤S21中对各个神经网络进行训练，训练过程具体为：采用传统的神经网络训练过程，即分成训练样本和验证样本，利用训练样本和验证样本不断优化神经网络的参数最终得到训练好的神经网络。
进一步地，步骤S21中计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2，具体为：
利用已经标定好的数据对基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络分别进行训练，然后将训练好的网络合并在一起进行训练，得出预测的权重参数w1和w2。
进一步地，标定好的数据采用如下方法得到：需要对电芯或者储能系统进行满充和满放，从而确定在不同的电流、电压和温度的条件下对应的SOC值；对于深度学习神经网络，其训练数据是电流的累加值、电压值和温度值，对于RNN网络，其训练值为上个时间段的SOC值，当时的电流值和电压值。
进一步地，将训练好的网络合并在一起进行训练，具体为：在RNN网络没有初始SOC值的时候，它的值是来源于深度学习网络，当有上个时间段的SOC值的时候，RNN网络就利用自己计算的上个时间段的SOC值作为下个时间段的输入值；
该过程需要储能系统的精准的SOC值作为指导，计算每个神经网络的权重参数，其计算公式如下：
Figure BDA0003043905030000021
Figure BDA0003043905030000031
Figure BDA0003043905030000032
其中，精准的的SOC值是标定好的数据，里面有对应的精准的SOC值；误差值1是利用公式(1)计算得到的基于深度学习的神经网络的误差值，w1是基于深度学习的神经网络的权重值；误差值2是利用公式(1)计算得到的基于时间序列的RNN网络的误差值，w2是基于时间序列的RNN网络的权重值。
进一步地，步骤S22中，对于深度学习神经网络，其输入值为储能系统的电压值和从起始开始叠加的电流累加值，输出为储能系统的预测SOC值；
对于RNN循环时间神经网络，其输入值为电压值、电流值和上个时间段的储能系统的SOC值，输出为储能系统的预测SOC值。
进一步地，步骤S3具体为：
在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值，其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)。
本发明的第二个方面，提供了一种储能系统的SOC计算系统，具体包括：
采集单元，用于采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
权重获取单元，与采集单元连接，通过对神经网络进行训练，分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2；
预测单元，分别与采集单元和权重获取单元连接，用于将采集单元采集到的实时电压、电流值输入到权重获取单元训练好的多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
输出单元，分别与权重获取单元和预测单元连接，用于根据预测单元得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
进一步地，输出单元在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值。其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明一种储能系统的SOC计算方法及系统，大幅度的提升了SOC计算的精准度，它不受安时积分法的误差累加的限制，无需对不同运行环境下(电流，电压，温度)对SOC的偏差的修正。该算法直接映射电流，电压，温度等多个输入参数和SOC的非线性关系，可以实时的精准的计算SOC值。
附图说明
图1是本发明储能系统的SOC计算方法的步骤框图；
图2是本发明储能系统的SOC计算系统的组成结构图；
图3是第一次充电SOC计算误差；
图4是第二次充电SOC计算误差；
图5是第三次充电SOC计算误差。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
本发明实施例公开了一种储能系统的SOC计算方法，是一种基于深度学习的神经网络和时间序列的RNN网络的综合计算方式，如图1所示，包括以下步骤：
S1，采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
S2，将S1采集到的实时电压、电流和温度值输入到多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
所述步骤S2具体包括：
S21，首先分别对各个神经网络进行训练，并分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2。
训练过程就是采用传统的神经网络训练过程，即分成训练样本和验证样本，利用训练样本和验证样本不断优化神经网络的参数最终得到训练好的神经网络。
利用已经标定好的数据对基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络分别进行训练，然后将训练好的网络合并在一起进行训练，得出预测的权重参数w1和w2。
标定好的数据采用如下方法得到：需要对电芯或者储能系统进行满充和满放，从而确定在不同的电流、电压和温度的条件下对应的SOC值。对于两个不同的神经网络，其训练数据也是不一样的。对于深度学习神经网络，其训练数据是电流的累加值、电压值和温度值，对于RNN网络，其训练值为上个时间段的SOC值，当时的电流值和电压值。
将训练好的网络合并在一起进行训练，具体为：在RNN网络没有初始SOC值的时候，它的值是来源于深度学习网络，当有上个时间段的SOC值的时候，RNN网络就利用自己计算的上个时间段的SOC值作为下个时间段的输入值。
该过程需要储能系统的精准的SOC值作为指导，计算每个神经网络的权重参数，其计算公式如下：
Figure BDA0003043905030000051
Figure BDA0003043905030000061
Figure BDA0003043905030000062
其中，精准的的SOC值就是标定好的数据，里面有对应的精准的SOC值；误差值1是利用公式(1)计算得到的基于深度学习的神经网络的误差值，w1是基于深度学习的神经网络的权重值；误差值2是利用公式(1)计算得到的基于时间序列的RNN网络的误差值，w2是基于时间序列的RNN网络的权重值。
S22，将S1采集到的储能系统实时的电压、电流和温度值，输入到S21训练好的基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络，计算得到两个神经网络预测的SOC1值和SOC2值。
在实时运行过程中，零时刻开始，先利用深度学习神经网络计算出前N个时间段的SOC值，然后将输出结果输入到RNN循环神经网络，后续RNN神经循环网络将利用自己的输出对后面的SOC值进行预测。
对于深度学习神经网络，其输入值为储能系统的电压值和从起始开始叠加的电流累加值，输出为储能系统的预测SOC值，充电过程当中，储能系统的叠加的电流不断增加(充电电流为正)；放电过程中，储能系统的叠加电流不断的减少(充电电流为负)。
对于RNN循环时间神经网络，其输入值为电压值、电流值和上个时间段的储能系统的SOC值，输出为储能系统的预测SOC值。
S3，根据S2得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值。其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)
本发明实施例还公开了一种储能系统的SOC计算系统，如图2所示，具体包括：
(1)采集单元10，用于采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
(2)权重获取单元20，与采集单元10连接，通过对神经网络进行训练，分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2。
训练过程就是采用传统的神经网络训练过程，即分成训练样本和验证样本，利用训练样本和验证样本不断优化神经网络的参数最终得到训练好的神经网络。
利用已经标定好的数据对基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络分别进行训练，然后将训练好的网络合并在一起进行训练，得出预测的权重参数w1和w2。
标定好的数据采用如下方法得到：需要对电芯或者储能系统进行满充和满放，从而确定在不同的电流、电压和温度的条件下对应的SOC值。对于两个不同的神经网络，其训练数据也是不一样的。对于深度学习神经网络，其训练数据是电流的累加值、电压值和温度值，对于RNN网络，其训练值为上个时间段的SOC值，当时的电流值和电压值。
在RNN网络没有初始SOC值的时候，它的值是来源于深度学习网络的，当有上个时间段的SOC值的时候，RNN网络就利用自己计算的上个时间段的SOC值作为下个时间段的输入值。
该过程需要储能系统的精准的SOC值作为指导，计算每个神经网络的权重参数，其计算公式如下：
Figure BDA0003043905030000071
Figure BDA0003043905030000081
Figure BDA0003043905030000082
其中，精准的的SOC值就是标定好的数据，里面有对应的精准的SOC值；误差值1是利用公式(1)计算得到的基于深度学习的神经网络的误差值，w1是基于深度学习的神经网络的权重值；误差值2是利用公式(1)计算得到的基于时间序列的RNN网络的误差值，w2是基于时间序列的RNN网络的权重值。
(3)预测单元30，分别与采集单元10和权重获取单元20连接，用于将采集单元10采集到的实时电压、电流值输入到权重获取单元20训练好的多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
在实时运行过程中，零时刻开始，先利用深度学习神经网络计算出前N个时间段的SOC值，然后将输出结果输入到RNN循环神经网络，后续RNN神经循环网络将利用自己的输出对前N个时间段的SOC值进行预测。
对于深度学习神经网络，其输入值为储能系统的电压值和从起始开始叠加的电流累加值，输出为储能系统的SOC值，充电过程当中，储能系统的叠加的电流不断增加(充电电流为正)；放电过程中，储能系统的叠加电流不断的减少(充电电流为负)。
对于RNN循环时间神经网络，其输入值为电压值、电流值和上个时间段的储能系统的SOC值，输出为储能系统的实时的SOC值。
(4)输出单元40，分别与权重获取单元20和预测单元30连接，用于根据预测单元30得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值。其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)
图3至图5为A2-12号集装箱中，力信电芯的AI模型，3个图对应3次充电的SOC计算误差结果。图中的计算SOC值就是神经网络的输出值，实际SOC值就是精准的SOC值，SOC计算误差就是每个采样点用公式(1)计算得到的。从图3至图5上可以看到，经过三次充电后，误差值接近0，计算SOC值与实际SOC值相同。
最后应说明的是，上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (10)

1.一种储能系统的SOC计算方法，其特征在于：所述计算方法，包括以下步骤：
S1，采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
S2，将S1采集到的实时电压、电流和温度值输入到多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
S3，根据S2得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
2.根据权利要求1所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
S21，首先分别对各个神经网络进行训练，并分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2；
S22，将S1采集到的储能系统实时的电压、电流和温度值，输入到S21训练好的基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络，计算得到两个神经网络预测的SOC1值和SOC2值。
3.根据权利要求2所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：所述步骤S21中对各个神经网络进行训练，训练过程具体为：采用传统的神经网络训练过程，即分成训练样本和验证样本，利用训练样本和验证样本不断优化神经网络的参数最终得到训练好的神经网络。
4.根据权利要求3所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：步骤S21中计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2，具体为：
利用已经标定好的数据对基于深度学习的神经网络和基于时间序列的RNN网络分别进行训练，然后将训练好的网络合并在一起进行训练，得出预测的权重参数w1和w2。
5.根据权利要求4所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：标定好的数据采用如下方法得到：需要对电芯或者储能系统进行满充和满放，从而确定在不同的电流、电压和温度的条件下对应的SOC值；对于深度学习神经网络，其训练数据是电流的累加值、电压值和温度值，对于RNN网络，其训练值为上个时间段的SOC值，当时的电流值和电压值。
6.根据权利要求5所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：将训练好的网络合并在一起进行训练，具体为：在RNN网络没有初始SOC值的时候，它的值是来源于深度学习网络，当有上个时间段的SOC值的时候，RNN网络就利用自己计算的上个时间段的SOC值作为下个时间段的输入值；
该过程需要储能系统的精准的SOC值作为指导，计算每个神经网络的权重参数，其计算公式如下：
Figure FDA0003043905020000021
Figure FDA0003043905020000022
Figure FDA0003043905020000023
其中，精准的的SOC值就是标定好的数据，里面有对应的精准的SOC值；误差值1是利用公式(1)计算得到的基于深度学习的神经网络的误差值，w1是基于深度学习的神经网络的权重值；误差值2是利用公式(1)计算得到的基于时间序列的RNN网络的误差值，w2是基于时间序列的RNN网络的权重值。
7.根据权利要求6所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：步骤S22中，对于深度学习神经网络，其输入值为储能系统的电压值和从起始开始叠加的电流累加值，输出为储能系统的预测SOC值；
对于RNN循环时间神经网络，其输入值为电压值、电流值和上个时间段的储能系统的SOC值，输出为储能系统的预测SOC值。
8.根据权利要求2-7任一项所述的储能系统的SOC计算方法，其特征在于：步骤S3具体为：
在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值，其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)。
9.一种储能系统的SOC计算系统，其特征在于：具体包括：
采集单元，用于采集储能系统实时的电压、电流和温度值；
权重获取单元，与所述采集单元连接，通过对神经网络进行训练，分别计算储能系统基于深度学习的神经网络的权重参数w1和基于时间序列的RNN网络的权重参数w2；
预测单元，分别与所述采集单元和所述权重获取单元连接，用于将采集单元采集到的实时电压、电流输入到权重获取单元训练好的多个神经网络，计算得到每一个神经网络预测SOC值；
输出单元，分别与所述权重获取单元和所述预测单元连接，用于根据预测单元得到的预测SOC值，利用权重公式得到最终的SOC值。
10.根据权利要求9所述的储能系统的SOC计算系统，其特征在于：所述输出单元在SOC的计算过程中，深度学习神经网络和时间序列RNN网络分别依据输入量计算出当时储能系统的SOC1值和SOC2值，通过各自的权重参数叠加后得出最终的SOC值，其计算公式如下：
SOC＝SOC1×w1+SOC2×w2 (4)。
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