CN115114878B - 一种储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质 - Google Patents

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CN115114878B CN202210881924.1A CN202210881924A CN115114878B CN 115114878 B CN115114878 B CN 115114878B CN 202210881924 A CN202210881924 A CN 202210881924A CN 115114878 B CN115114878 B CN 115114878B
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Abstract

本发明公开了一种储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质，通过获取储能电站运行过程中的电池参数，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；然后将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；根据终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。由于电池参数是运行过程中实时获取的，因此，通过该电池参数和高斯过程回归模型计算得到的是当前已经使用的次数，将其和双指数模型计算得到的终止寿命的循环次数作差即可得到电池的剩余使用寿命。由此实现了电池寿命的在线预测，保证了电池性能及储能电站整体的可靠性与安全性。

Description

一种储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及一种储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质。
背景技术
由于新能源规模化的接入电网、调峰调频、电力削峰填谷、发展微电网等方面的需求，储能在电力系统中的作用越发凸显。电池储能具有容量大、安全可靠、噪声低、环境适应性强、便于安装等优点，所以常被用于储能系统。其中，锂离子电池因具有能量转换效率高、经济性强等优点在分布式储能中的应用日渐广泛。
然而，锂离子电池充放电均是在电极上发生化学反应，随着电池使用时间的增加，电池性能不断退化，比如电池的可循环锂损失、SEI（solid electrolyte interphase，固体电解质膜）膜增厚或分解、电解液分解和集电极腐蚀等，进而导致电池剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）衰减。为避免电池性能下降导致功率分配远离预期而引起故障，保证系统的安全可靠运行，预测锂离子电池RUL具有重要性。同时，预测锂离子电池RUL对于延长电池使用寿命、降低设备的维护成本和提高储能设备管理的经济性都有实际应用价值。
目前已有大量针对电池寿命衰减的研究，然而目前的研究大部分均基于电池离线试验数据进行，无法保证电池储能系统工作运行条件及环境复杂多变的情况下寿命预测的准确性；同时RUL预测主要基于经验模型及数据驱动的方式，经验模型估计精度较低，而数据驱动方式计算量大，精度与计算量不可兼得；
因此，针对储能电站的电池系统，需要有效估算电池RUL的方法及对储能电站进行全面的RUL评估，保证电池性能及储能电站整体的可靠性与安全性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质，以解决现有技术中的采用离线进行电池寿命预测准确性较差技术问题。
本发明提出的技术方案如下：
本发明实施例第一方面提供一种储能电站电池寿命在线预测方法，包括：获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种；根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。
可选地，所述电池健康因子包括：外特性健康因子和内特性健康因子，所述外特性健康因子包括：电池一阶Thevenin等效电路模型的欧姆内阻、电池恒流充电时的电压上升时间以及电池恒压充电曲线拟合参数；所述内特性健康因子包括：电极活性材料相关采纳数、正负极活性粒子半径、正负极固相扩散系数、电导率、SEI膜电阻、电解液浓度、扩散系数以及电导率。
可选地，所述内特性健康因子采用如下方式获取：建立电池原理模型和电路结构模型；对电池原理模型和电路结构模型的参数进行标定，形成储能电站数字孪生体；向储能电站数字孪生体输入运行条件进行仿真，得到内特性健康因子。
可选地，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数，包括：离线获取电池参数以及对应的等效循环次数；根据电池参数中每个类型的参数和对应的等效循环次数对高斯过程回归模型进行训练，得到相应类型参数对应的高斯过程模型；根据获取的电池参数中包含的参数类型确定相应类型参数对应的高斯过程回归模型；将获取的电池参数输入至对应的高斯过程回归模型，得到电池当前等效循环次数。
可选地，所述双指数模型的参数采用如下方式更新：对储能电站电池进行满充满放；获取电池的可用容量与双指数模型估算的可用容量比较；当二者的误差大于阈值时，对双指数模型的参数重新拟合更新。
可选地，储能电站电池寿命在线预测方法还包括：获取电池模块中每个电池当前的剩余使用寿命；将当前的剩余使用寿命的最小值作为电池模块的剩余使用寿命；将电池模块的剩余使用寿命的最小值作为相应电池簇的剩余使用寿命。
可选地，储能电站电池寿命在线预测方法还包括：将电池当前等效循环次数输入至双指数模型得到电池可用容量；根据电池可用容量和电池额定容量计算电池健康度；根据电池模块中电池健康度的平均值和最小值确定电池模块健康度；根据电池簇中电池模块健康的平均值和最小值确定电池簇健康度。
本发明实施例第二方面提供一种储能电站电池寿命在线预测装置，包括：参数获取模块，用于获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种；第一次数计算模块，用于根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；第二次数计算模块，用于将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；寿命预测模块，用于根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。
本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的储能电站电池寿命在线预测方法。
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的储能电站电池寿命在线预测方法。
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测方法、装置及存储介质，通过获取储能电站运行过程中的电池参数，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；然后将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；根据终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。由于电池参数是运行过程中实时获取的，因此，通过该电池参数和高斯过程回归模型计算得到的是当前已经使用的次数，将其和双指数模型计算得到的终止寿命的循环次数作差即可得到电池的剩余使用寿命。本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测方法，由此实现了电池寿命的在线预测，保证了电池性能及储能电站整体的可靠性与安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测方法的流程图；
图2（a）和图2（b）是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测方法中电池Thevenin等效电路模型；
图3是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测方法中电池断路后电压变化曲线示意图；
图4是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测方法中电池充电过程电压曲线示意图；
图5是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测方法中电池充电过程电流曲线示意图；
图6是根据本发明实施例的储能电站电池寿命在线预测装置的结构框图；
图7是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
图8是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种储能电站电池寿命在线预测方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种储能电站电池寿命在线预测方法，可用于电子设备，如电脑、手机、平板电脑等，图1是根据本发明实施例储能电站电池寿命在线预测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101：获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种。其中，该电池参数是在储能电站运行过程中实时获取的，由此基于实时获取的电池参数能够实现电池寿命的在线预测。
其中，累计放电量为电池从开始运行到当前时刻的总放电量，累计放电量采用如下公式计算：
Figure 846234DEST_PATH_IMAGE002
式中，Qa是累积放电量，k为放电次数序号，N为总放电次数，t1-t2为放电时间起始时刻与结束时刻，i为放电电流。
电池健康因子包括：外特性健康因子和内特性健康因子，所述外特性健康因子包括：电池一阶Thevenin等效电路模型的欧姆内阻、电池恒流充电时的电压上升时间以及电池恒压充电曲线拟合参数；所述内特性健康因子包括：电极活性材料相关采纳数、正负极活性粒子半径、正负极固相扩散系数、电导率、SEI膜电阻、电解液浓度、扩散系数以及电导率。
具体地，由于储能电站电池运行过程随机性较强，并非连续、完整的循环充放电过程，因此，在获取电池参数时，从上述电池参数（包括累计放电量、外特性健康因子和内特性健康因子）中选择能够获取的一种类型的参数即可。
步骤S102：根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数。具体地，当获取到一种类型的电池参数后，获取该电池参数对应的高斯过程回归(Gaussian Process Regression，GPR)模型，然后将获取的电池参数输入至该高斯过程回归模型中，得到电池当前等效循环次数。由于每次电池的充放电不是完整的满充满放过程，因此，可以计算当前的等效循环次数，即多次非满充满放的充放电对应的等效次数。
其中，每种电池参数对应的高斯过程回归模型可以通过离线获取储能电站电池参数预先进行构建。该预先构建过程具体包括：离线获取电池参数以及对应的等效循环次数；根据电池参数中每个类型的参数和对应的等效循环次数对高斯过程回归模型进行训练，得到相应类型参数对应的高斯过程模型。
对于高斯过程回归模型，其原理如下：
首先，一元高斯分布概率密度函数表示为：
Figure 107582DEST_PATH_IMAGE003
式中：
Figure 356160DEST_PATH_IMAGE004
为随机变量的方差；
Figure 610424DEST_PATH_IMAGE005
为随机变量的均值。假设各个维度相互独立，则多 元高斯分布为：
Figure 893638DEST_PATH_IMAGE006
高斯回归过程可以表示为：
Figure 450521DEST_PATH_IMAGE007
式中：
Figure 61762DEST_PATH_IMAGE008
表示均值函数；
Figure 995083DEST_PATH_IMAGE009
表示协方差函数。确定一个均值和协方差函 数即可确定一个高斯回归过程。协方差函数也称作核函数，是高斯过程的核心，协方差函数 表示为：
Figure 257437DEST_PATH_IMAGE010
式中，
Figure 985222DEST_PATH_IMAGE011
为狄拉克函数，当i= j时，
Figure 208393DEST_PATH_IMAGE012
，否则为0。
高斯过程的先验过程为
Figure 286683DEST_PATH_IMAGE013
，设此过程为
Figure 278910DEST_PATH_IMAGE014
假设观测到的数据，即给定的离散数据为
Figure 567809DEST_PATH_IMAGE015
，假设
Figure 684800DEST_PATH_IMAGE016
与
Figure 428765DEST_PATH_IMAGE017
符合联合高斯分 布。则联合概率密度公式为：
Figure 806657DEST_PATH_IMAGE018
Figure 486031DEST_PATH_IMAGE019
在此，
Figure 949374DEST_PATH_IMAGE020
是需要预测的自变量，
Figure 621663DEST_PATH_IMAGE021
为已知的观测自变量。通过贝叶斯概率表达式可 以推出：
Figure 854062DEST_PATH_IMAGE022
则预测到的均值为：
Figure 94550DEST_PATH_IMAGE023
预测到的误差为：
Figure 654975DEST_PATH_IMAGE024
只要求解出协方差函数中的超参数
Figure 271902DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 93227DEST_PATH_IMAGE026
即可求得预测值。
超参数可以通过最大似然表达式优化求出。最大似然的表达式如下：
Figure 894830DEST_PATH_IMAGE027
通过对似然函数求偏导，再采用共轭梯度法即可进行求解：
Figure 67185DEST_PATH_IMAGE028
基于上述高斯过程回归原理结合现有技术中高斯过程回归模型的构建过程，即可实现相应类型参数对应的高斯过程模型的构建，在此不再赘述。
步骤S103：将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次 数。具体地，双指数模型采用如下公式表示：
Figure 222223DEST_PATH_IMAGE029
。式中，Cp(n) 为当前时刻第n次循环下的可用容量；CN为额定容量；a, b, c, d 为双指数模型参数。将电 池达到终止寿命的容量Cend输入到该公式中，即可计算得到对应的终止寿命的循环次数
Figure 36071DEST_PATH_IMAGE030
。
步骤S104：根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。该剩余使用寿命可以表示为终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值。
本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测方法，通过获取储能电站运行过程中的电池参数，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；然后将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；根据终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。由于电池参数是运行过程中实时获取的，因此，通过该电池参数和高斯过程回归模型计算得到的是当前已经使用的次数，将其和双指数模型计算得到的终止寿命的循环次数作差即可得到电池的剩余使用寿命。本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测方法，由此实现了电池寿命的在线预测，保证了电池性能及储能电站整体的可靠性与安全性。
在一实施方式中，所述内特性健康因子采用如下方式获取：建立电池原理模型和电路结构模型；对电池原理模型和电路结构模型的参数进行标定，形成储能电站数字孪生体；向储能电站数字孪生体输入运行条件进行仿真，得到内特性健康因子。
具体地，可以从大数据平台的模型库中选择典型电池模型，建立电池电化学、热力学、力学、等效电路等电池原理模型；同时，还可以根据本地储能系统物理实体，建立相同结构电路模型。在建立模型后，还可以采用出厂信息对电池单体、电池模型、电池簇等模型参数进行标定。具体标定参数包括不同温度、不同充放电倍率下的单体充放电特性曲线；不同充放电倍率、不同温度、不同放电深度下的单体容量保持率-循环次数关系曲线；单体标称容量、标称电压、内阻、充放电能量效率、最大充放电电流、充放电终止电压、自放电率、循环寿命等；模块标称容量、标称电压、串并联数、充电终止电压、放电终止电压、阻抗、最大持续充放电电流、充放电能量效率、循环寿命、充放电末期动态压差等。
在完成模型的参数标定后，基于构建的模型形成数字孪生体。此外，边缘终端采集本地储能系统传感器、PCS（Power Conversion System，储能变流器）及EMS（EnergyManagement System，能量管理系统）数据，上传至大数据平台，数据类型包括但不限于储能电站各层级的充放电功率、电压、电流、温度、压力、气体含量等；向储能电站数字孪生体输入运行条件时，数字孪生体的自适应性可使模型同步储能电站物理实体，进行参数自动、动态的变化，评估储能系统状态。由此，通过采用数字孪生体进行仿真能够得到相应的内特性健康因子。
在一实施方式中，电池一阶Thevenin等效电路模型的欧姆内阻提取方式如下：考虑电池充放电过程中电池内部的极化效应，建立电池等效阻容Thevenin模型如图2（a）和图2（b）所示，其中，图2（a）为充电过程等效电路模型；图2（b）为放电过程等效电路模型，在图2（a）和图2（b）中，UOCV为电池开路电压，R为电池欧姆内阻，电池极化内阻RC、RD和电容构成阻容回路，由于电池充放电过程中极化内阻和电容参数不同，采用 RC-CC、RD-CD分别表示充电和放电时阻容参数。
根据电池等效一阶阻容模型可得：
Figure 883941DEST_PATH_IMAGE031
式中，
Figure 137068DEST_PATH_IMAGE032
为电容两端电压，
Figure 95797DEST_PATH_IMAGE033
为欧姆内阻两端电压。以充电过程为例，充电电流 It充电后断开，断路电压Uout变化趋势如图3所示。
由图3可以看出，充电过程中的检测电压Uout分成三段：在AB段，对应电池的充电过程，电池的极化电容已经充满，端电压渐变；在BC段，端电压骤变，对应电池充电回路断开过程，电池的极化内阻骤然失去充电电流，此时检测的变化特征体现了极化内阻的特性；在CD段，端电压以指数型渐变，对应极化电容零输入响应过程，极化电池所储存的能量被极化内阻RC用热能形式消耗。
由此，通过BC段电压变化可得到电池充电过程电池欧姆内阻：RC= UBC/I。同理可得到电池放电过程的欧姆内阻RD。
对于电池恒流充电时的电压上升时间可以通过充电过程电压曲线确定。图4为某节电池不同循环次数时的充电过程电压曲线，电池先进行恒流充电，电压到达充电截止电压4.2V后开始恒压充电。如图4所示，在恒流充电过程中，电压从某一水平上升至充电截止电压的时间随着循环次数的增加而减少，因此选取恒流充电3.75-4.2V电压上升时间作为外特性健康因子。
对于恒压充电曲线拟合参数可以通过充电电流曲线确定。图5为某节电池不同循环次数时的充电电流曲线。如图5所示，由于电池恒压充电过程电流下降近似指数下降曲线，随着循环次数增加曲线下降趋势越快，假设此段曲线表达式为：
Figure 235922DEST_PATH_IMAGE034
式中，ICV为恒压充电过程的电流，a0,a1, a2分别为待拟合的曲线参数。提取恒压充电过程电流随时间变化的曲线，采用最小二乘法求得三个参数，将a2作为外特性健康因子。
在一实施方式中，对于双指数模型中的参数a、b、c、d，随着电池可用容量的变化可 用容量的变化，该参数也需要随之更新。具体可以每隔预设时间，例如每隔一个月，对储能 电站电池进行一次满充满放；获取电池的可用容量与双指数模型
Figure 989114DEST_PATH_IMAGE035
估算的可用容量比较；当二者的误差大于阈值时，对双指 数模型的参数重新拟合更新。其中，该阈值可以是10%，也可以根据实际情况确定。在更新双 指数模型参数时，可以采用最小二乘法拟合，也可以采用其他方式，本发明实施例对此不作 限定。
在一实施方式中，该储能电站电池寿命在线预测方法还包括：获取电池模块中每个电池当前的剩余使用寿命；将当前的剩余使用寿命的最小值作为电池模块的剩余使用寿命；将电池模块的剩余使用寿命的最小值作为相应电池簇的剩余使用寿命。具体地，在电池模块中包括多个单体电池，通过上述方式确定每个单体电池的剩余使用寿命，然后将最小的剩余使用寿命作为该电池模块的剩余使用寿命。同时，电池簇中包括多个电池模块，采用该方式确定每个电池模块的剩余使用寿命，然后将最小的剩余使用寿命作为该电池簇的剩余使用寿命。
在一实施方式中，该储能电站电池寿命在线预测方法还包括：将电池当前等效循环次数输入至双指数模型得到电池可用容量；根据电池可用容量和电池额定容量计算电池健康度；根据电池模块中电池健康度的平均值和最小值确定电池模块健康度；根据电池簇中电池模块健康的平均值和最小值确定电池簇健康度。
具体的，电池可用容量采用公式
Figure 995117DEST_PATH_IMAGE036
计算得到。电池 健康度采用公式
Figure 491957DEST_PATH_IMAGE037
计算，在该公式中，CN表示电池额定容量。而电池模 块健康度（state of health，SOH）由如下公式计算：
Figure 407960DEST_PATH_IMAGE038
式中，
Figure 207420DEST_PATH_IMAGE039
表示电池模块健康度，
Figure 576085DEST_PATH_IMAGE040
表示每个电池健康度，
Figure 876616DEST_PATH_IMAGE041
表示电 池模块中电池数量；
Figure 771760DEST_PATH_IMAGE042
与
Figure 601175DEST_PATH_IMAGE043
分别为电池SOH平均值与最小值的权重，随着电池老化程度 增加，
Figure 332502DEST_PATH_IMAGE043
的大小也将增加。因此，该权重值也可以每隔预设时间进行更新。
电池簇健康度采用如下公式计算：
Figure 436724DEST_PATH_IMAGE044
式中，
Figure 920795DEST_PATH_IMAGE045
表示电池模块健康度，
Figure 452271DEST_PATH_IMAGE040
表示每个电池模块健康度，
Figure 529948DEST_PATH_IMAGE046
表示电池模块中电池数量；
Figure 310298DEST_PATH_IMAGE042
与
Figure 789821DEST_PATH_IMAGE043
分别电池模块SOH平均值与最小值的权重，随着电池 老化程度增加，
Figure 492198DEST_PATH_IMAGE043
的大小也将增加。因此，该权重值也可以每隔预设时间进行更新。
本发明实施例还提供一种储能电站电池寿命在线预测装置，如图6所示，该装置包括：
参数获取模块，用于获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
第一次数计算模块，用于根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
第二次数计算模块，用于将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
寿命预测模块，用于根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测装置，通过获取储能电站运行过程中的电池参数，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；然后将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数；根据终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命。由于电池参数是运行过程中实时获取的，因此，通过该电池参数和高斯过程回归模型计算得到的是当前已经使用的次数，将其和双指数模型计算得到的终止寿命的循环次数作差即可得到电池的剩余使用寿命。本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测装置，由此实现了电池寿命的在线预测，保证了电池性能及储能电站整体的可靠性与安全性。
本发明实施例提供的储能电站电池寿命在线预测装置的功能描述详细参见上述实施例中储能电站电池寿命在线预测方法描述。
本发明实施例还提供一种存储介质，如图7所示，其上存储有计算机程序601，该指令被处理器执行时实现上述实施例中储能电站电池寿命在线预测方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体 (Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘 (Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）、随机存储记忆体（RandomAccessMemory，RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard Disk Drive，缩写：HDD）或固态硬盘（Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，该电子设备可以包括处理器51和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
处理器51可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU）。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的储能电站电池寿命在线预测方法。
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1-5所示实施例中的储能电站电池寿命在线预测方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图5所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (9)

1.一种储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，包括：
获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种；
根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；
将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数，双指数模型采用如下公式表示：
Figure 355007DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为当前时刻第n次循环下的可用容量；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为额定容量；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为双指数模型参数，若当前时刻第n次循环下的可用容量
Figure 209831DEST_PATH_IMAGE004
为电池达到终止寿命的容量
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，将
Figure DEST_PATH_IMAGE012
输入到该公式中，计算得到对应的终止寿命的循环次数
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命；
将电池当前等效循环次数输入至双指数模型得到电池可用容量；
根据电池可用容量和电池额定容量计算电池健康度；
根据电池模块中电池健康度的平均值和最小值确定电池模块健康度，电池模块健康度由如下公式计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示电池模块健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示每个电池健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示电池模块中电池数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure DEST_PATH_IMAGE026
分别为电池SOH平均值与最小值的权重；
根据电池簇中电池模块健康的平均值和最小值确定电池簇健康度，
电池簇健康度采用如下公式计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
表示电池簇健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示每个电池模块健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示电池簇中电池模块数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
与
Figure DEST_PATH_IMAGE038
分别电池模块SOH平均值与最小值的权重。
2.根据权利要求1所述的储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，
所述电池健康因子包括：外特性健康因子和内特性健康因子，
所述外特性健康因子包括：电池一阶Thevenin等效电路模型的欧姆内阻、电池恒流充电时的电压上升时间以及电池恒压充电曲线拟合参数；
所述内特性健康因子包括：电极活性材料相关采纳数、正负极活性粒子半径、正负极固相扩散系数、电导率、SEI膜电阻、电解液浓度、扩散系数以及电导率。
3.根据权利要求2所述的储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，所述内特性健康因子采用如下方式获取：
建立电池原理模型和电路结构模型；
对电池原理模型和电路结构模型的参数进行标定，形成储能电站数字孪生体；
向储能电站数字孪生体输入运行条件进行仿真，得到内特性健康因子。
4.根据权利要求1所述的储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数，包括：
离线获取电池参数以及对应的等效循环次数；
根据电池参数中每个类型的参数和对应的等效循环次数对高斯过程回归模型进行训练，得到相应类型参数对应的高斯过程模型；
根据获取的电池参数中包含的参数类型确定相应类型参数对应的高斯过程回归模型；
将获取的电池参数输入至对应的高斯过程回归模型，得到电池当前等效循环次数。
5.根据权利要求1所述的储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，所述双指数模型的参数采用如下方式更新：
对储能电站电池进行满充满放；
获取电池的可用容量与双指数模型估算的可用容量比较；
当二者的误差大于阈值时，对双指数模型的参数重新拟合更新。
6.根据权利要求1所述的储能电站电池寿命在线预测方法，其特征在于，还包括：
获取电池模块中每个电池当前的剩余使用寿命；
将当前的剩余使用寿命的最小值作为电池模块的剩余使用寿命；
将电池模块的剩余使用寿命的最小值作为相应电池簇的剩余使用寿命。
7.一种储能电站电池寿命在线预测装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取储能电站运行过程中的电池参数，所述电池参数包括电池累计放电量和电池健康因子中的一种；
第一次数计算模块，用于根据获取的电池参数获取对应高斯过程回归模型计算电池当前等效循环次数；
第二次数计算模块，用于将电池达到终止寿命的容量输入至双指数模型得到终止寿命的循环次数，双指数模型采用如下公式表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE040
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为当前时刻第n次循环下的可用容量；
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为额定容量；
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为双指数模型参数，若当前时刻第n次循环下的可用容量
Figure 560872DEST_PATH_IMAGE042
为电池达到终止寿命的容量
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，将
Figure DEST_PATH_IMAGE050
输入到该公式中，计算得到对应的终止寿命的循环次数
Figure DEST_PATH_IMAGE052
；
寿命预测模块，用于根据所述终止寿命的循环次数和当前等效循环次数的差值确定电池当前的剩余使用寿命；
可用容量计算模块，用于将电池当前等效循环次数输入至双指数模型得到电池可用容量；
第一健康度计算模块，用于根据电池可用容量和电池额定容量计算电池健康度；
第二健康度计算模块，用于根据电池模块中电池健康度的平均值和最小值确定电池模块健康度，电池模块健康度由如下公式计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
表示电池模块健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
表示每个电池健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
表示电池模块中电池数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE062
与
Figure DEST_PATH_IMAGE064
分别为电池SOH平均值与最小值的权重；
第三健康度计算模块，用于根据电池簇中电池模块健康的平均值和最小值确定电池簇健康度，
电池簇健康度采用如下公式计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE066
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示电池簇健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示每个电池模块健康度，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
表示电池簇中电池模块数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE074
与
Figure DEST_PATH_IMAGE076
分别电池模块SOH平均值与最小值的权重。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-6任一项所述的储能电站电池寿命在线预测方法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-6任一项所述的储能电站电池寿命在线预测方法。
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