CN113533967B - 一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法。包括以下步骤:测量若干个运行电化学储能电池单体的某固定时长的输出电压和电流数据,提取各个电化学储能电池单体电压和电流的特征向量并归一化;以测量电化学储能电池单体的数量定义以0‑1构成的二进制编码个体,基于全景理论利用特征向量间距离,建立对这个编码串下电池单体分组描述的度量函数;采用遗传算法不断演化迭代,寻找出最优编码个体,建立电化学储能电池的最终分组描述;在最优个体0‑1编码位形成电池单体分组条件下分析电池单体的分布情况,形成电池异常状态检测。本发明专利电池异常检测以电池聚集为优化方向,有助于提升异常检测的准确性和可靠性。
Description
技术领域:
本发明涉及电池储能技术领域,具体涉及一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法。
背景技术:
随着全球已投运储能电池项目累计装机规模的持续增长,其安全事故的不断攀升。据不完全统计,在过去几年内全世界范围内电化学储能重大火灾事故主要集中于锂电池储能系统。造成电池储能系统电池组火灾频发,一方面是由于电池质量、数量、容量及能量密度的增加大大提高了事故发生的可能性和危险程度;另一方面,电池内部存在较多放热反应,在一定条件下易发生热失控。因此,电池应用过程的异常检测成了最需要取得突破和提升的关键技术,尤其是在大规模储能应用场合,电池故障引发的火灾可能带来不可估量的经济损失和社会影响。
基于电池运行信息的状态监测,获取电池动态行为的深度剖析、形成其异常状态的检测和预测,完成对电池潜在风险评估预测和预警是提升电池应用安全的基础,也是电池大规模应用过程中的核心问题。然而,电池内在运行机理表现出高阶次、多变量、非线性、强耦合、大时变的复杂电化学过程,造成了其不确定性、难描述性和间断跳变性特点。所以,为了科学、合理地检测电池动态行为的异常状态,开展电化学储能电池异常状态分析技术研究意义重大。
发明内容
针对电池系统运行过程中的异常检测不精、时效性差等问题,本发明将优化思想融入电池异常聚类分析过程,实现了对若干电池聚合方向和异常孤立问题的优化,为自动、准确、可靠地完成若干电池状态的异常工况分析以及安全利用夯实基础。本发明采用的技术方案为:
一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法,包括下述步骤:
步骤1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,构成m维特征向量,并归一化同一特性下的若干个电池特征值;
步骤2:定义用于n个电池单体异常检测的0-1二进制编码个体形式、长度以及度量评价二进制编码个体进行n个电池单体分组的目标函数,形成用于步骤3中遗传演化过程中优化方向的评判;具体过程如下:
步骤2.1:定义与n个异常检测的电池单体样本数量等长的二进制编码个体,在第s个编码个体可表示为CIs=[as,1 as,2 … as,n],编码个体长度等于编码位数n,第j个编码位as,j取值为0或者1,即as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2:定义二进制编码个体对n个电池单体分组的目标函数Fitness,形成以此二进制编码个体形成n个电池单体分组的度量计算;具体过程包括如下步骤:
步骤2.2.1:假设第s个二进制编码个体为CIs=[as,1 as,2 … as,n],其中第j个编码位as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2.3:根据步骤2.2.1中第s个二进制编码个体的编码位异同计算电池间的匹配度ps,其中在第s个二进制编码个体下第i个电池单体与第j个电池单体的匹配度即可由二进制编码个体的第i和j位编码位的同或运算得到;
步骤2.2.4:定义n个电池单体的权重值为ωi,默认n个电池单体等价,ωi=1,i=1,2,…,n,若侧重某电池异常状态可以通过适当调整权重值为ωi完成;
步骤2.2.5:基于全景理论原理并由步骤2.2.1~2.2.4可以计算出由第s个二进制编码个体形成的n个电池单体分组的度量即目标函数值:
步骤3:根据步骤2中二进制编码个体编码的度量评价函数计算过程,完成遗传优化下的电池异常检测;具体过程包括如下步骤:
步骤3.1:定义遗传算法的选择率Ps、交叉率Pc、变异率Pm以及最大迭代次数为G,令迭代次数g=0,基于步骤2中编码个体的定义方法,随机生成N个编码个体其中第g次迭代中第i个编码个体为/>编码长度为n,其中第j个编码位/>
步骤3.4.2:产生一个[0,1]的随机数c1,若c1>Pc,则进入步骤3.4.3;若c1<Pc,则在第h对编码个体的随机编码位处交叉编码;
步骤3.5.1:令si=1,bj=1;
步骤4:分析最小值目标函数值所对应的编码个体下0和1编码位的数量以及各编码对应电池单体样本在特征空间中的位置,判断出异常电池单体;具体过程包括如下步骤:
步骤4.1:统计最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0的数量为n0,等于1的数量为n1,即n0+n1=n,定义异常值比重参数δ;
步骤4.2:判断n0或n1是否等于0,若是,则n个电池单体无异常;若否,则进入步骤4.3;
步骤4.3:若n0<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0所对应点n0个电池单体为异常;若n1<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于1所对应点n1个电池单体为异常。
优选方案,所述步骤1包括如下具体步骤:
步骤1.1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,其中Ui(t)和Ii(t)表示第i个样本在第t时刻的电压值和电流值,i=1,2,…,n;
步骤1.2:定义步骤1.1所得电压和电流数据的关键特征变量为xj,j=1,2,…,m,组成特征向量X=[x1 x2 … xm],包括:最大电压差值、最大电流差值、平均电压、平均电流、电量对电压的最大变化率,计算第i个样本的特征值X(i)=[x1(i) x2(i) … xm(i)],标幺各个特征值获得特征向量Y=[y1 y2 … ym],其中第i个样本的第s个特征值标幺为
本发明的优异效果是:本发明技术方案中,通过遗传算法的0-1编码个体形成对等于编码位的若干电池样本有效分组,以全景理论计算分组后的电池样本聚合度量函数最小为目的,通过遗传的演化迭代操作,形成对若干电池个体运行状态的最佳分组后分析0-1编码下两组电池的样本分布,实现对储能电池异常状态的有效判断。相比于现有的电池运行状态分析方法,本发明将全景理论引入后形成了对若干电池样本聚合程度的有效描述,并利用遗传演化过程完成有利于聚合性优化的分组过程,有利于对若干电池正常和异常的有效分组,提升运行电池异常状态检测水平和有效性。
附图说明
图1是全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法流程图。
图2是图1中步骤3的具体方法流程图。
图3是二进制编码实现电池分组及度量评价过程示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供了一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法,图1展示出了本实施例中的所述方法的实施过程;包括下述步骤:
步骤1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,提取如最大电压/电流差值、平均电压/电流、电量对电压的最大变化率等m个关键特征变量,构成m维特征向量,并归一化同一特性下的若干个电池特征值;具体过程包括如下步骤:
步骤1.1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,其中Ui(t)和Ii(t)表示第i个样本在第t时刻的电压值和电流值,i=1,2,…,n;
步骤1.2:定义步骤1.1所得电压和电流数据的关键特征变量(如最大电压/电流差值、平均电压/电流、电量对电压的最大变化率等)为xj,j=1,2,…,m,组成特征向量X=[x1x2 … xm],计算第i个样本的特征值X(i)=[x1(i) x2(i) … xm(i)],标幺各个特征值获得特征向量Y=[y1 y2 … ym],其中第i个样本的第s个特征值标幺为
步骤2:定义用于n个电池单体异常检测的0-1二进制编码个体形式、长度以及度量评价二进制编码个体进行n个电池单体分组的目标函数,形成用于步骤3中遗传演化过程中优化方向的评判,利用二进制编码实现n个电池单体分组及度量评价过程如图3所示;具体过程包括如下步骤:
步骤2.1:定义与n个异常检测的电池单体样本数量等长的二进制编码个体,在第s个编码个体可表示为CIs=[as,1 as,2 … as,n],编码个体长度等于编码位数n,第j个编码位as,j取值为0或者1,即as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2:定义二进制编码个体对n个电池单体分组的目标函数Fitness,形成以此二进制编码个体形成n个电池单体分组的度量计算;具体过程包括如下步骤:
步骤2.2.1:假设第s个二进制编码个体为CIs=[as,1 as,2 … as,n],其中第j个编码位as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2.3:根据步骤2.2.1中第s个二进制编码个体的编码位异同计算电池间的匹配度ps,其中在第s个二进制编码个体下第i个电池单体与第j个电池单体的匹配度即可由二进制编码个体的第i和j位编码位的同或运算得到;
步骤2.2.4:定义n个电池单体的权重值为ωi(默认n个电池单体等价,ωi=1,i=1,2,…,n,若侧重某电池异常状态可以通过适当调整权重值为ωi完成);
步骤3:根据步骤2中二进制编码个体编码的度量评价函数计算过程,完成遗传优化下的电池异常检测;具体过程包括如下步骤:
步骤3.1:定义遗传算法的选择率Ps、交叉率Pc、变异率Pm以及最大迭代次数为G,令迭代次数g=0,基于步骤2中编码个体的定义方法,随机生成N个编码个体其中第g次迭代中第i个编码个体为/>编码长度为n,其中第j个编码位/>
步骤3.4.2:产生一个[0,1]的随机数c1,若c1>Pc,则进入步骤3.4.3;若c1<Pc,则在第h对编码个体的随机编码位处交叉编码;
步骤3.5.1:令si=1,bj=1;
步骤4:分析最小值目标函数值所对应的编码个体下0和1编码位的数量以及各编码对应电池单体样本在特征空间中的位置,判断出异常电池单体;具体过程包括如下步骤:
步骤4.1:统计最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0的数量为n0,等于1的数量为n1,即n0+n1=n,定义异常值比重参数δ;
步骤4.2:判断n0或n1是否等于0,若是,则n个电池单体无异常;若否,则进入步骤4.3;
步骤4.3:若n0<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0所对应点n0个电池单体为异常;若n1<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于1所对应点n1个电池单体为异常。
Claims (1)
1.一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
步骤1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,构成m维特征向量,并归一化同一特性下的若干个电池特征值;包括如下具体步骤:
步骤1.1:以Δt为采样时间,测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据,其中Ui(t)和Ii(t)表示第i个样本在第t时刻的电压值和电流值,i=1,2,…,n;
步骤1.2:定义步骤1.1所得电压和电流数据的关键特征变量为xj,j=1,2,…,m,组成特征向量X=[x1 x2 … xm],包括:最大电压差值、最大电流差值、平均电压、平均电流、电量对电压的最大变化率,计算第i个样本的特征值X(i)=[x1(i) x2(i) … xm(i)],标幺各个特征值获得特征向量Y=[y1 y2 … ym],其中第i个样本的第s个特征值标幺为
步骤2:定义用于n个电池单体异常检测的0-1二进制编码个体形式、长度以及度量评价二进制编码个体进行n个电池单体分组的目标函数,形成用于步骤3中遗传演化过程中优化方向的评判;具体过程如下:
步骤2.1:定义与n个异常检测的电池单体样本数量等长的二进制编码个体,在第s个编码个体可表示为CIs=[as,1 as,2 … as,n],编码个体长度等于编码位数n,第j个编码位as,j取值为0或者1,即as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2:定义二进制编码个体对n个电池单体分组的目标函数Fitness,形成以此二进制编码个体形成n个电池单体分组的度量计算;具体过程包括如下步骤:
步骤2.2.1:假设第s个二进制编码个体为CIs=[as,1 as,2 … as,n],其中第j个编码位as,j∈{0,1},j=1,2,...,n;
步骤2.2.3:根据步骤2.2.1中第s个二进制编码个体的编码位异同计算电池间的匹配度ps,其中在第s个二进制编码个体下第i个电池单体与第j个电池单体的匹配度即可由二进制编码个体的第i和j位编码位的同或运算得到;
步骤2.2.4:定义n个电池单体的权重值为ωi,默认n个电池单体等价,ωi=1,i=1,2,…,n,若侧重某电池异常状态通过适当调整权重值ωi完成;
步骤2.2.5:基于全景理论原理并由步骤2.2.1~2.2.4可以计算出由第s个二进制编码个体形成的n个电池单体分组的度量即目标函数值:
步骤3:根据步骤2中二进制编码个体编码的度量评价函数计算过程,完成遗传优化下的电池异常检测;具体过程包括如下步骤:
步骤3.1:定义遗传算法的选择率Ps、交叉率Pc、变异率Pm以及最大迭代次数为G,令迭代次数g=0,基于步骤2中编码个体的定义方法,随机生成N个编码个体其中第g次迭代中第i个编码个体为/>编码长度为n,其中第j个编码位/>
步骤3.4.1:若为偶数,则随机选择两两组合步骤3.3中选择的/>个编码个体/>组成/>对编码个体;若/>为奇数,则随机选出一个编码串/>不进行组对,其余/>个编码个体组成个/>对编码个体,令h=1;
步骤3.4.2:产生一个[0,1]的随机数c1,若c1>Pc,则进入步骤3.4.3;若c1<Pc,则在第h对编码个体的随机编码位处交叉编码;
步骤3.5.1:令si=1,bj=1;
步骤4:分析最小值目标函数值所对应的编码个体下0和1编码位的数量以及各编码对应电池单体样本在特征空间中的位置,判断出异常电池单体;具体过程包括如下步骤:
步骤4.1:统计最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0的数量为n0,等于1的数量为n1,即n0+n1=n,定义异常值比重参数δ;
步骤4.2:判断n0或n1是否等于0,若是,则n个电池单体无异常;若否,则进入步骤4.3;
步骤4.3:若n0<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0所对应点n0个电池单体为异常;若n1<δ×n,则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于1所对应点n1个电池单体为异常。
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