CN116316988A - 基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法 - Google Patents

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杨立滨
张容福
周万鹏
张永祥
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段振华
李春来
李文明
李正曦
金金
潘澍
张艳霞
于林林
刘庭响
唐晓琴
郭树峰
奎麒麟
苗轲
孙志鹏
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State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
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Abstract

基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，为了解决电池组在未工作长时间放置时能够随时了解到当下电池组的自放电率的技术问题，避免在需要使用时才发现放电效率差导致“临时抱佛脚”的情况发生，在电池组未连接负载的情况下，通过分析储能电池自放电率受搁置环境温度、搁置环境湿度、电池实际容量的影响，实现电池组自放电率的预测，对实现电池储能系统高质量的电能管理优化提供了途径。同时，监测效率大幅度增加，无需考虑电池组在不同负载下的电流、电阻的变化情况不一的状况发生，进而避免采用多个标准的情况发生，测量方式简单，规模效应好的同时有利于电池安全部门统一管理。

Description

基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法
技术领域
本发明属于电池储能系统优化领域，尤其涉及一种基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法。
背景技术
在以“双碳”目标为背景的前提下，储能系统发挥着举足轻重的作用，同时储能技术也得到了广泛的应用。随着构建新型电力系统战略的提出，考虑可再生能源比例下的电池储能技术是解决大规模可再生能源并网问题的关键技术。由于电池组在一定搁置环境条件下存在自放电的现象，造成能量的损耗浪费，因此研究储能电池自放电率为储能系统管理提供了帮助。
现有技术中也有一些解决方案，例如公开号为CN114325407A专利申请名称为电池自放电测试方法、装置、设备及计算机存储介质，其采用的是通过连接有外接电阻的情况下测量放电电流、外接电阻阻值进而得出电流、阻值、电压之间的参数关系变化衰减速率而实现对电池组放电率的预测。这种方式虽然能测量，但必须要借助电池组连接有负载的情况下，即必须要在线进行测量。然而很多情况下电池组处于未工作或者搁置不用的情况下需要及时了解电池组的自放电率，则无法实现。
发明内容
本发明的目的是为了解决电池组在未工作长时间放置时能够随时了解到当下电池组的自放电率的技术问题，避免在需要使用时才发现放电效率差导致“临时抱佛脚”的情况发生，设计了一种基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，在电池组未连接负载的情况下，通过分析储能电池自放电率受搁置环境温度、搁置环境湿度、电池实际容量的影响，实现电池组自放电率的预测，对实现电池储能系统高质量的电能管理优化提供了途径。
本发明采用的技术方案是，基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，借助计算机及配套软件管理程序实现，关键是，所述的方法是通过在当前时间序列下监测电池组电极表面温度、电池组搁置环境温度、电池组搁置环境湿度、以及电池组实际容量的基础上，借助软件管理程序得出下一时刻电池组自放电率的预测值，用下一时刻电池组自放电率的预测值与计算机中存储的电池组自放电率的阈值比对，如果下一时刻电池组自放电率预测值大于计算机中存储的电池组自放电率的阈值，则电池组荷电保持能力符合工作要求标准；如果下一时刻电池组自放电率预测值小于或等于计算机中存储的电池组自放电率的阈值，则电池组荷电保持能力不符合工作标准，应进行修理维护或更换电池组。
所述的下一时刻电池组自放电率的预测值的计算公式为：
Figure BDA0004141847080000021
其中，BP′CRI是下一时刻电池组自放电率的预测值，
Figure BDA0004141847080000022
为电池组电极表面温度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000023
为电池组搁置环境温度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000024
为电池组搁置环境湿度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000025
为电池组的实际容量归一化值，t1,t2,...,tETH,...,tm为固定间隔的测量时刻，其中m为自然数，m＝1,2,…，ETH为自然数，ETH∈{1,2,…,m}。
所述的电池组自放电率的阈值设定为0.75～0.85。
本发明的有益效果是，对电池组电极表面温度、搁置环境温度、搁置环境湿度、电池实际容量进行监测，并根据监测参数计算预测下一时刻电池组自放电率，实现对电池组自放电率的预测，实现了电池组在未工作状态下自放电率的监测，同时，监测效率大幅度增加，无需考虑电池组在不同负载下的电流、电阻的变化情况不一的状况发生，进而避免采用多个标准的情况发生，测量方式简单，规模效应好的同时有利于电池安全部门统一管理。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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。
本发明在具体实施时，步骤1：建立电池组自放电率预测的时间序列：
本发明选取某电池组实际运行状况为案例，选取春季某日上午9时作为时间起点，次日上午9时为时间终点，对应设置m个测量时刻t1,t2,t3,...,tm，时间间隔为4h，取测量次数为6，即m＝6。
测量得到电池组电极表面温度TBS、电池组搁置环境温度Tele、电池组搁置环境湿度RHele、电池组的实际容量Cpw测量值的时间序列，则得到如下4组结果：
Figure BDA0004141847080000031
步骤2：对上述数据归一化处理：
根据上述的测量数据1，计算出4组数据中的最大值和最小值。归一化公式如式2：
Figure BDA0004141847080000041
式2中，
Figure BDA0004141847080000042
为电池组电极表面温度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000043
为电池组搁置环境温度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000044
为电池组搁置环境湿度归一化值，/>
Figure BDA0004141847080000045
为电池组的实际容量归一化值。TBS,max、TBS,min为电池组电极表面温度的m次测量值的最大值和最小值，Tele,max、Tele,min为电池组搁置环境温度的m次测量值的最大值和最小值，RHele,max、RHele,min为电池组搁置环境湿度的m次测量值的最大值和最小值，Csu为电池组额定容量。
对上述数据进行归一化处理后，结果如下：
Figure BDA0004141847080000046
步骤3：计算未来下一个时刻t7电池组自放电率预测值BP′CRI：
基于t1,t2,t3,...,t6共6个时刻经过归一化处理后的数据2，按下式3计算电池组自放电率BPCRI在t7时刻的预测值BP′CRI：
Figure BDA0004141847080000047
根据式3计算得到电池组自放电率预测值。
计算机中存储的电池组自放电率阈值根据不同电池组型号或实际需要，设定为0.75～0.85，如0.75、0.8、0.85等等，此处以0.8为例。
若根据式3计算得到电池组自放电率预测值BP′CRI>0.8，则认为此时电池组荷电保持能力符合工作要求标准，可以进行正常充放电工作或待机静置。
若根据式3计算得到电池组自放电率预测值BP′CRI≤0.8，则认为此时电池组荷电保持能力因自放电现象或环境因素导致不符合工作标准，应进行修理维护或更换电池组片。

Claims (3)

1.基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，借助计算机及配套软件管理程序实现，其特征在于：所述的方法是通过在当前时间序列下监测电池组电极表面温度、电池组搁置环境温度、电池组搁置环境湿度、以及电池组实际容量的基础上，借助软件管理程序得出下一时刻电池组自放电率的预测值，用下一时刻电池组自放电率的预测值与计算机中存储的电池组自放电率的阈值比对，如果下一时刻电池组自放电率预测值大于计算机中存储的电池组自放电率的阈值，则电池组荷电保持能力符合工作要求标准；如果下一时刻电池组自放电率预测值小于或等于计算机中存储的电池组自放电率的阈值，则电池组荷电保持能力不符合工作标准，应进行修理维护或更换电池组。
2.根据权利要求1所述的基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，其特征在于：下一时刻电池组自放电率的预测值的计算公式为：
Figure FDA0004141847070000011
其中，BP′CRI是下一时刻电池组自放电率的预测值，
Figure FDA0004141847070000012
为电池组电极表面温度归一化值，/>
Figure FDA0004141847070000013
为电池组搁置环境温度归一化值，/>
Figure FDA0004141847070000014
为电池组搁置环境湿度归一化值，
Figure FDA0004141847070000015
为电池组的实际容量归一化值，t1,t2,...,tETH,...,tm为固定间隔的测量时刻，其中m为自然数，m＝1,2,…，ETH为自然数，ETH∈{1,2,…,m}。
3.根据权利要求1所述的基于电池组自放电率预测的储能系统管理优化方法，其特征在于：所述的电池组自放电率的阈值设定为0.75～0.85。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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