CN114881276A - 一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备 - Google Patents

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CN114881276A CN202110158730.4A CN202110158730A CN114881276A CN 114881276 A CN114881276 A CN 114881276A CN 202110158730 A CN202110158730 A CN 202110158730A CN 114881276 A CN114881276 A CN 114881276A
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Abstract

本发明提出了一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备。该方案包括获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级；根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。该方案通过利用状态监视数据和离线数据建立基于实时数据的仿真孪生体，优化仿真模型参数，对储能电源的生产进行优化，提升储能电源的状态监测与预测能力。

Description

一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备
技术领域
本发明涉及储能领域，尤其涉及一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备。
背景技术
储能电源是用于存储电能的设备，常用于新能源汽车、太阳能发电等领域。储能电源在生产、运行和检修过程中需要解决多方面的问题，为了能够根据不同的使用场景、不同的运行工况和可靠性要求，常常需要进行对储能电源进行全方位的监测。目前，传统的方式是对一些关键参量，如储能电源的容量、电压、电流进行监测。
但现有储能电源存在如下技术缺陷：一方面，无法根据生产、运行和检修的工况实时三维的反应储能电源状态，并预测储能电源的未来工作；另一方面，也难以根据现有的数据状态监测方法，根据数据变化或者采用其他改进情况下，如何进行生产优化。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备，进而实现更好的生产优化，并完善储能电源的状态监测与预测能力，解决监测能力差无法进行生产、运行和检修过程监测的问题。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，该方法包括：
获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级；
根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源在线孪生源数据包括：蓄电池电压、蓄电池输出电流、超级电容输出电压、超级电容输出电容、变换器电源侧电压、变换器输出侧电压、变换器触发信号。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源离线原生栾数据包括：蓄电池额定容量、蓄电池额定电压、超级电容额定电压、超级电容额定容量、超级电容放电周期、蓄电池放电周期、变换器输入最大电压、变换器输入额定电压、变换器输出额定电压、变换器输出最大电压。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据，具体包括：
获取所述储能电源在线孪生源数据，并保存为在线孪生数据；
获取所述储能电源离线原生栾数据，并保存为离线孪生数据；
根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型基础数据；
根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型条件数据；
将所述数学模型基础数据和所述数学模型条件数据共同保存为所述储能电源第一孪生体数据。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源数字仿真孪生体包括：
蓄电池模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际蓄电池状态孪生运行；
DC/DC变换器模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际DC/DC变换器状态孪生运行；
太阳能电池板模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际太阳能电池板状态孪生运行；
实时映射接口，用于将所述储能电源第一孪生体数据实时映射给所述蓄电池模型、所述DC/DC变换器模型和所述太阳能电池板模型。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态，具体包括：
获取所述储能电源在线孪生源数据，存储为第一健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述蓄电池模型的实时运行参数，存储为第二健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述DC/DC变换器模型的实时运行参数，存储为第三健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述太阳能电池板模型的实时运行参数，存储为第四健康数据源；
将所述第一健康数据源、所述第二健康数据源、所述第三健康数据源、所述第四健康数据源分别乘以权重系数，加和为所述储能电源运行健康状态。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级，具体包括：
获取储能电源待预测时间长度和储能电源待预测数据范围；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内蓄电池的第一预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第一隐患和风险等级；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内DC/DC变换器的第二预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第二隐患和风险等级；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内太阳能电池板的第三预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第三隐患和风险等级；
将所述第一隐患和风险等级、所述第二隐患和风险等级、所述第三隐患和风险等级生成所述储能电源未来可能隐患和风险等级。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案，具体包括：
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述蓄电池模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第一最优改进方案；
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述DC/DC变换器模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第二最优改进方案；
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述太阳能电池板模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第三最优改进方案；
结合所述第一最优改进方案、所述第二最优改进方案、所述第三最优改进方案进行剔除相互冲突的内容，生成为所述最优改进方案。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估平台，该平台包括：
孪生数据获取模块，用于获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
数字孪生仿真模块，用于根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
在运状态分析模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
风险预估模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级；
优化改进模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
本发明实施例第三方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现所述第一方面所述的步骤。
同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1)本发明通过对储能电源的离线参数和在线参数相融合，建立实施数字的孪生体，进而实现对储能电源的当前状态和未来健康程度进行预估；
2)本发明通过数字孪生体，利用不同的生产参数的修改模拟，实现对优化生产过程的效果预测，进而提升生产优化能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法的流程图。
图2是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的储能电源第一孪生体数据的形成示意图。
图3是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的所述获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据的流程图。
图4是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的所述储能电源数字仿真孪生体的结构图。
图5是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态的流程图。
图6是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级的流程图。
图7是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案的流程图。
图8是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估平台的结构图。
图9是本发明实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
储能电源是用于存储电能的设备，常用于新能源汽车、太阳能发电等领域。储能电源在生产、运行和检修过程中需要解决多方面的问题，为了能够根据不同的使用场景、不同的运行工况和可靠性要求，常常需要进行对储能电源进行全方位的监测。目前，传统的方式是对一些关键参量，如储能电源的容量、电压、电流进行监测。
但现有储能电源存在如下技术缺陷：一方面，无法根据生产、运行和检修的工况实时三维的反应储能电源状态，并预测储能电源的未来工作，具体的，一般模型仅仅是对数据的显示，而且数据量不全面，无法机械能预测；另一方面，也难以根据现有的数据状态监测方法，根据数据变化或者采用其他改进情况下，如何进行生产优化，只能够根据现有数据进行预测，无法公共数字化改进部分模型参数进行状态预估，进而优化生产。
本发明提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法、平台及设备。该方案通过利用状态监视数据和离线数据建立基于实时数据的仿真孪生体，优化仿真模型参数，对储能电源的生产进行优化，提升储能电源的状态监测与预测能力。进而可解决监测能力差、无法进行生产、运行和检修过程监测的问题。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法。图1是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法的流程图。该方法包括：
S101、获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
S102、根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
S103、根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
S104、根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级；
S105、根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
本发明实施例中，提供了一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，该方案完整的获取数据、设计孪生体模型，进而利用孪生体模型完成对于在线状态的评估、未来状态的预警和产品升级的参数设计。
图2是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的储能电源第一孪生体数据的形成示意图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源在线孪生源数据包括：蓄电池电压、蓄电池输出电流、超级电容输出电压、超级电容输出电容、变换器电源侧电压、变换器输出侧电压、变换器触发信号。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源离线原生栾数据包括：蓄电池额定容量、蓄电池额定电压、超级电容额定电压、超级电容额定容量、超级电容放电周期、蓄电池放电周期、变换器输入最大电压、变换器输入额定电压、变换器输出额定电压、变换器输出最大电压。
在本发明实施例中，在线的数据为通过传感器获得的数据，离线数据为通过厂家、技术人员获得的数据，两种数据的融合可以使得整体的监测相互验证，进而获得相比综合的状态。
图3是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的所述获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据，具体包括：
S301、获取所述储能电源在线孪生源数据，并保存为在线孪生数据；
S302、获取所述储能电源离线原生栾数据，并保存为离线孪生数据；
S303、根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型基础数据；
S304、根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型条件数据；
S305、将所述数学模型基础数据和所述数学模型条件数据共同保存为所述储能电源第一孪生体数据。
在本发明实施例中，通过对储能电源的离线参数和在线参数相融合，建立实施数字的孪生体，进而实现对储能电源的当前状态和未来健康程度进行预估。
图4是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的所述储能电源数字仿真孪生体的结构图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述储能电源数字仿真孪生体包括：
蓄电池模型401，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际蓄电池状态孪生运行；
DC/DC变换器模型402，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际DC/DC变换器状态孪生运行；
太阳能电池板模型403，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际太阳能电池板状态孪生运行；
实时映射接口404，用于将所述储能电源第一孪生体数据实时映射给所述蓄电池模型、所述DC/DC变换器模型和所述太阳能电池板模型。
本发明实施例中，对应模拟的系统包括了太阳能电池板，这是因为目前蓄电池最大的应用场景之一为太阳能发电，实时映射接口是相互之间数据交互的基础，将孪生体的数据传递给各个数学模型。
图5是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态，具体包括：
S501、获取所述储能电源在线孪生源数据，存储为第一健康数据源；
S502、根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述蓄电池模型的实时运行参数，存储为第二健康数据源；
S503、根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述DC/DC变换器模型的实时运行参数，存储为第三健康数据源；
S504、根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述太阳能电池板模型的实时运行参数，存储为第四健康数据源；
S505、将所述第一健康数据源、所述第二健康数据源、所述第三健康数据源、所述第四健康数据源分别乘以权重系数，加和为所述储能电源运行健康状态。
本发明实施例中，分别获得了健康数据，并根据各个健康数据利用权重等级获取整体健康等级。最终获得数据更加具备综合性。
图6是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级，具体包括：
S601、获取储能电源待预测时间长度和储能电源待预测数据范围；
S602、根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内蓄电池的第一预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第一隐患和风险等级；
S603、根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内DC/DC变换器的第二预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第二隐患和风险等级；
S604、根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内太阳能电池板的第三预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第三隐患和风险等级；
S605、将所述第一隐患和风险等级、所述第二隐患和风险等级、所述第三隐患和风险等级生成所述储能电源未来可能隐患和风险等级。
本发明实施例中，分别获取了三种不同的隐患和风险等级，再利用三种不同的隐患风险进行叠加，最终获得完整的储能电源状态的隐患风险。
图7是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法中的根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案，具体包括：
S701、所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述蓄电池模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第一最优改进方案；
S702、所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述DC/DC变换器模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第二最优改进方案；
S703、所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述太阳能电池板模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第三最优改进方案；
S704、结合所述第一最优改进方案、所述第二最优改进方案、所述第三最优改进方案进行剔除相互冲突的内容，生成为所述最优改进方案。
本发明实施例中，在执行过程中，分别进行了三个部分蓄电池、太阳能电池板和DC/DC变换器，三部分的孪生运算，进而获得三种最优的改进方案，但是可能各个改进方案存在冲突，因此删除所有的冲突部分，则产生的改进，仅为向最优方向的改进。最终，可以实现对整个系统的优化升级。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于数字孪生的储能电源状态评估平台。图8是本发明一个实施例一种基于数字孪生的储能电源状态评估平台的结构图。该平台包括：
孪生数据获取模块801，用于获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
数字孪生仿真模块802，用于根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
在运状态分析模块803，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
风险预估模块804，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级；
优化改进模块805，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
在本发明实施例中，提供了一种对应基于数字孪生的储能电源状态评估的平台，该平台首先获取数据，进而分别进行了运行态分析、风险预估和优化改进，通过数字孪生体，利用不同的生产参数的修改模拟，实现对优化生产过程的效果预测，进而提升生产优化能力。
图9是本发明实施例的电子设备的示意图。图9所示的电子设备为通用储能电源状态评估装置，其包括通用的计算机硬件结构，其至少包括处理器91和存储器92。处理器91和存储器92通过总线93连接。存储器92适于存储处理器91可执行的指令或程序。处理器91可以是独立的微处理器，也可以是一个或者多个微处理器集合。由此，处理器91通过执行存储器92所存储的指令，从而执行如上所述的本发明实施例的方法流程实现对于数据的处理和对于其它装置的控制。总线93将上述多个组件连接在一起，同时将上述组件连接到显示控制器94和显示装置以及输入/输出(I/O)装置95。输入/输出(I/O)装置95可以是鼠标、键盘、调制解调器、网络接口、触控输入装置、体感输入装置、打印机以及本领域公知的其他装置。典型地，输入/输出装置95通过输入/输出(I/O)控制器96与系统相连。
同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1)本发明通过对储能电源的离线参数和在线参数相融合，建立实施数字的孪生体，进而实现对储能电源的当前状态和未来健康程度进行预估；
2)本发明通过数字孪生体，利用不同的生产参数的修改模拟，实现对优化生产过程的效果预测，进而提升生产优化能力。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，该方法包括：
获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
根据所述储能电源数字仿真孪生体预测储能电源未来可能隐患和风险等级；
根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述储能电源在线孪生源数据包括：蓄电池电压、蓄电池输出电流、超级电容输出电压、超级电容输出电容、变换器电源侧电压、变换器输出侧电压、变换器触发信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述储能电源离线原生栾数据包括：蓄电池额定容量、蓄电池额定电压、超级电容额定电压、超级电容额定容量、超级电容放电周期、蓄电池放电周期、变换器输入最大电压、变换器输入额定电压、变换器输出额定电压、变换器输出最大电压。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据，具体包括：
获取所述储能电源在线孪生源数据，并保存为在线孪生数据；
获取所述储能电源离线原生栾数据，并保存为离线孪生数据；
根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型基础数据；
根据所述在线孪生数据和所述离线孪生数据，进行数据划分获得数学模型条件数据；
将所述数学模型基础数据和所述数学模型条件数据共同保存为所述储能电源第一孪生体数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述储能电源数字仿真孪生体包括：
蓄电池模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际蓄电池状态孪生运行；
DC/DC变换器模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际DC/DC变换器状态孪生运行；
太阳能电池板模型，用于根据所述储能电源第一孪生体数据进行在线仿真，与实际太阳能电池板状态孪生运行；
实时映射接口，用于将所述储能电源第一孪生体数据实时映射给所述蓄电池模型、所述DC/DC变换器模型和所述太阳能电池板模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态，具体包括：
获取所述储能电源在线孪生源数据，存储为第一健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述蓄电池模型的实时运行参数，存储为第二健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述DC/DC变换器模型的实时运行参数，存储为第三健康数据源；
根据所述储能电源数字仿真孪生体提取当前所述太阳能电池板模型的实时运行参数，存储为第四健康数据源；
将所述第一健康数据源、所述第二健康数据源、所述第三健康数据源、所述第四健康数据源分别乘以权重系数，加和为所述储能电源运行健康状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级，具体包括：
获取储能电源待预测时间长度和储能电源待预测数据范围；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内蓄电池的第一预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第一隐患和风险等级；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内DC/DC变换器的第二预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第二隐患和风险等级；
根据所述储能电源待预测时间长度，利用所述储能电源数字仿真孪生体获得所述储能电源待预测数据范围内太阳能电池板的第三预测数据，并与所述储能电源离线原生栾数据对比，获得第三隐患和风险等级；
将所述第一隐患和风险等级、所述第二隐患和风险等级、所述第三隐患和风险等级生成所述储能电源未来可能隐患和风险等级。
8.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的储能电源状态评估方法，其特征在于，所述根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案，具体包括：
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述蓄电池模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第一最优改进方案；
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述DC/DC变换器模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第二最优改进方案；
所述根据所述储能电源数字仿真孪生体中的所述太阳能电池板模型进行模拟改进仿真状态对比，生成第三最优改进方案；
结合所述第一最优改进方案、所述第二最优改进方案、所述第三最优改进方案进行剔除相互冲突的内容，生成为所述最优改进方案。
9.一种基于数字孪生的储能电源状态评估平台，其特征在于，该平台包括：
孪生数据获取模块，用于获取储能电源在线孪生源数据和储能电源离线孪生源数据，并打包存储为储能电源第一孪生体数据；
数字孪生仿真模块，用于根据所述储能电源第一孪生体数据，构建储能电源数字仿真孪生体；
在运状态分析模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体实时模拟运行中的储能电源运行健康状态；
风险预估模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体预测所述储能电源未来可能隐患和风险等级；
优化改进模块，用于根据所述储能电源数字仿真孪生体，进行模拟改进仿真状态对比，生成最优改进方案。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的步骤。
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