CN117154249A - 一种储能电池云端系统安全管理方法和系统 - Google Patents

一种储能电池云端系统安全管理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种储能电池云端系统安全管理方法和系统，包括：搭建电池云端管理系统，包括储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台，储能电池BMS协议模块采集电池数据信息并上传至储能本地端的能量管理EMS模块，由通讯模块将该数据信息上传到电池云端平台，进行内短路预警和外短路预警。本发明将储能电池数据实时上传到云端，电池云端平台实时计算，一旦计算结果出现异常，第一时间下发对于储能电池的控制命令，同时通知监控人员介入调查；且借助于储能电池充、放电较为规律和稳定的工况，相较于新能源汽车电池和其他场景，监管计算精准，保证充放电过程中电池与设备的安全。

Description

一种储能电池云端系统安全管理方法和系统
技术领域
本发明涉及储能电池技术领域，具体地，涉及一种储能电池云端系统安全管理方法和系统。
背景技术
储能是这场能源变革中必要手段和支撑技术，而电池是储能系统里最核心的零部件。因此，对于储能电池的安全管控就如这几年大力推广的新能源汽车一样，成为产业技术力最为重要的课题。
目前的储能系统，对于电池的管理主要集中于电池包软件控制系统BMS和能量管理系统EMS，实现电池包高压和低压回路的控制。
BMS是连接储能电池和储能其他部件的重要纽带，实时采集、处理、存储电池模组运行过程中的数据，保障电池系统的安全可靠运行。由于电池的反应过程是化学反应，其性能和数据是持续变化且复杂的，一旦出现热失控，会造成巨大的财产和人员伤亡事故，因此对于储能电池数据的采集、分析以及进行提前预警成为保证储能电池安全最重要的课题。
前几年，由于电池成本较高，商业模式不够清晰，储能系统项目主要为试点项目，这些推广的储能电池管理系统更多依赖于电池包BMS控制，其在BMS端采集的数据主要存于储能设备本地端，无法上传到云端系统进行远程监控和处理。但是由于BMS硬件处理能力有限，无法存储大量数据，因此无法去运行大量数据计算的预警模型，
最近，一些储能项目开始尝试将BMS端采集的数据开始上传到云端系统进行监控，但由于缺乏处理海量电池的管理经验和数据处理相结合能力，几乎没有真正有效的储能云端系统监控和预警模型。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种储能电池云端系统安全管理方法和系统。
根据本发明的一个方面，提供一种储能电池云端系统安全管理方法，包括：
搭建电池云端管理系统，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台；所述储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的所述能量管理EMS模块，再由所述通讯模块将所述数据信息上传到所述电池云端平台；
基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行内短路预警；
基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警。
优选地，所述基于电池云端平台得到的数据信息，进行内短路预警，包括：
电池停止充电，记t0为停止充电时刻；
电池完成去极化，记t1为完成去极化过程时刻；
进行第一阶段t1-t2自放电观测与计算，判断是否发生内短路；
进行第二阶段t2-t3自放电预测与计算，判断是否发生内短路；
其中，所述第一阶段t1-t2自放电观测与计算中，记t1时j电芯电压为v_(i,j)，j电芯t1时的时间记为t_(1,j)；在t1时间之后，ti时间时，电池处于自放电观测的第一阶段观察时长P1_time内，记j电芯电压为v_(i,j)-，j电芯在ti时的时间记为t_(i,j)；计算第一阶段的电池自放电率p1Sdr：p1Sdr＝(v_(i,j)-v_(1,j))/(t_(i,j)-t_(1,j))；
如果ti<t1+P1_time且p1Sdr>s1，则表示电池内短路风险较高，触发电池预警进入所述第二阶段观测；其中s1为第一阶段观察时长阈值；
如果ti>t1+P1_time，则采用滑动窗口计算第一阶段观察时长P1_time内的电池自放电率p1Sd；如果p1Sdr>s1，则触发电池预警进入第二阶段观测；
如果第一阶段中没有发生p1Sdr>s1，则表示电池正常，继续正常运行；
其中，所述第二阶段自放电观测与计算中，计算第二阶段的电池自放电值p2Sdr：p2Sdr＝(v_(i+P2_time,j)-v_(i,j))/(t_(i+P2_time,j)-t_(i,j))，P2_time为第二阶段电池观察时长，v_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的电压，t_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的时间；
如果p2Sdr>s2，则表示电池存在内短路问题，触发报警、停止使用并且启动售后维修流程；其中s2为第二阶段观察时长阈值；
如果p2Sdr<s2，则表示电池内短路风险较小，电池正常，可以正常运行。
优选地，所述采用滑动窗口计算第一阶段观察时长P1_time内的电池自放电率p1Sd，能够节约云端计算资源。
优选地，s1>s2>单个电芯标准压差变化速率。
优选地，所述基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警，包括：
通过运行中的多个标准储能电池包的电池绝缘数据，训练标准绝缘阻值曲线res_avg_set；
基于所述标准绝缘阻值曲线res_avg_set，通过远端统计分析，初步筛查绝缘阻值低的电池；
完成所述初步筛查后，基于树回归方法进行绝缘劣化模式识别。
优选地，所述基于所述标准绝缘阻值曲线res_avg_set，通过远端统计分析，初步筛查绝缘阻值低的电池，包括：
提取设定时间范围内的n个电池绝缘数据{res1，res2……resn}；
计算所述n个电池绝缘数据的绝缘阻值均值res_avg、绝缘阻值90百分位数值res_90pct和方差res_std；
判断是否满足绝缘劣化模式识别的触发条件：res_avg<res_avg_set并且res_90pct<res_avg_set，res_std<res_std_set；其中，res_avg_set为均值阈值，res_std_set为方差阈值；
如满足所述触发条件，则进行绝缘劣化模式识别；如不满足，则通过筛查，认定电池正常，未发生外短路。
优选地，所述完成初步筛查后，基于树回归方法进行绝缘劣化模式识别，包括：
读取设定时间范围的m个电池绝缘数据{res1，res2……resm}，设定m>n；
将m个所述电池绝缘数据进行树回归拟合计算，回归深度为tree_depth，获取拟合数列{resA_1，resA_2……resA_m}；
计算所述拟合数列的1阶差分，得到差分序列
{resA_diff_1，resA_diff_2，……resA_diff_m}；
统计所述差分序列中小于向下变化的差分值阈值resA_diff_set_down的变化点的值count_change_point_down，即绝缘值向下变化的数据数量；
统计所述差分序列中大于向上变化的差分值阈值resA_diff_set_up的变化点的值count_change_point_up，即绝缘值向上变化的数据数量；
计算差分平均值resA_diff_avg；
根据所述count_change_point_down、count_change_point_up以及resA_diff_avg，判断绝缘劣化模式：
count_change_point<2并且count_change_point_up＝0，则表示是绝缘突降，绝缘劣化风险程度较高；
count_change_point>2并且count_change_point_up＝0，则表示是绝缘缓慢劣化，绝缘劣化风险程度中等；
count_change_point＝2并且count_change_point_up＝0并且resA_diff_avg＝0，则表示是绝缘阻值不变，绝缘劣化风险程度较低，且需要对绝缘模块进行更换。
根据本发明的第二个方面，提供一种储能电池云端系统安全管理系统，包括：
系统搭建模块，该模块用于搭建电池云端管理系统，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台，所述储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的所述能量管理EMS模块，再由所述通讯模块将所述数据信息上传到所述电池云端平台；
内短路识别模块，该模块基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行内短路预警；
外短路识别模块，该模块基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警。
根据本发明的第三个方面，提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行任一项所述的方法，或运行所述的系统。
根据本发明的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可用于执行任一项所述的方法，或运行所述的系统。
与现有技术相比，本发明实施例至少具有如下的一项有益效果：
本发明实施例中的储能电池云端系统安全管理方法和系统，具有实时性：储能电池数据实时上传到云端，云端平台实时计算，一旦计算结果出现异常，能够第一时间下发对于储能电池的控制命令，同时通知监控人员介入调查。
本发明实施例中的储能电池云端系统安全管理方法和系统，具有准确性：借助于储能电池充、放电较为规律和稳定的工况，相较于新能源汽车电池和其他场景，监管计算精准，保证充放电过程中电池与设备的安全。
本发明实施例中的储能电池云端系统安全管理方法和系统，具有智能化：基于不断上传的实时数据，储能电池预警模型可以自动不断动态修正，无需人员到现场更改参数，更加智能化。
本发明实施例中的储能电池云端系统安全管理方法和系统，具备全自动功能：操作简单，不需要对储能系统有深刻认识，监控人员不需要对储能电池运营过程值守监控，到达预警值自动发送工单给监控人员，进行售后维护。
本发明实施例中的储能电池云端系统安全管理方法和系统，其基于电芯压差变化速率，分成了两个阶段进行判断，相较于现有技术中，单一笼统的单次比较电芯压差变化速率，更加细致、全面，避免误判、漏判；其关于绝缘阻值的判断，是借助于储能电池充、放电较为规律和稳定的工况，设计监管方法，相较于现有技术提升了计算结果的精确度。外电路预警与内电路预警相辅相成，缺一不可，保证充放电过程中电池与设备的安全。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一优选实施例中的电池云端管理系统的框架图；
图2为本发明一优选实施例中的电池短路预警模型的训练流程示意图；
图3为本发明一优选实施例中的自放电计算的流程示意图；
图4为本发明一优选实施例中的充电停止后电池电压变化类型示意图；
图5为本发明一优选实施例中的绝缘劣化模式识别的流程示意图；
图6为本发明一优选实施例中的绝缘劣化类型的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明基于过去十年新能源汽车电池云端管理系统经验，提供一种储能电池云端系统安全管理方法，主要针对储能电池最危险的电池短路故障进行预警建模，提前找出问题电池，避免故障进一步恶化，从而引发后续的热失控事故。
一般的，电池短路故障根据其原理主要分为内短路和外短路。
内短路：电池内短路是由电芯内部引起的，可能是由于电芯生产过程中缺陷导致或是因为长期振动外力导致电芯变形所致。一旦发生严重内短路，外部保险不起作用，无法阻止控制，会发生冒烟或燃烧。电芯的内短路的主要参数表征体现为电芯自放电率大，同等条件下故障电芯的电压会低于其他标准电芯。
外短路：外短路通常发生在电池系统内部，电池系统发生变形或漏液的情况下都会发生绝缘失效，如果BMS没有检测出来，有可能发生人员触电。电池系统外短路的参数主要特征体现为绝缘阻值偏低。
基于上述发明构思及电路原理，本发明提供一个实施例，一种储能电池云端系统安全管理方法，包括：
步骤1，搭建电池云端管理系统，参见图1，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台，储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的能量管理EMS模块，再由通讯模块将数据信息上传到电池云端平台；
步骤2，基于电池云端平台得到的数据信息，进行内短路预警；
步骤3，基于电池云端平台得到的数据信息，进行外短路预警。
传统储能无法上传数据，人员需要到现场去查看故障。本实施例通过数据实时上传到云端，云端服务器可以24小时连续计算，随时发送预警结果。
在本发明的一个优选实施例中，提供步骤2的一个优选过程，具体如下。
在步骤1的系统搭建完成后，可以基于电池云端管理系统，开始训练电池短路预警模型，参见图2，训练过程包括数据采集、数据清洗、数据训练、预警监控以及智能升级五大部分。传统实验室预警模型，因数据样本量少，无法自动迭代，本实施例的预警模型依托于大数据可以自行训练和升级模型。
在本实施例中，自放电率(单个电芯的压差变化速率)是用来衡量电池内部短路的一个重要标准。首先，从电芯供应商或实验室获得单个电芯的自放电标准速率作为参考，当储能电芯组成电池包，开始运行工作后，其自放电率和原来的电芯标准自放电率会有不同，因此需要对其自放电率进行修正。比如，统计多个标准储能电池包的电池压差速率，取平均值训练出此工况下单个电芯标准压差变化速率。然后，选择计算自放电率的合适的时间段。电池充满电后，电芯由于极化影响，电压压差ΔV＝ΔVmax-ΔVmin变化速率会较快。当其静止一段时间后，其压差速率ΔV会趋于平稳，即本实施例选择这段平稳的压差变化速率作为用来衡量电池内短路的重要标准。
进一步的，参见图3，内短路的自放电识别步骤如下：
S21，电池停止充电，记停止充电时刻为t0。
S22，电池去极化过程，记去极化完成时刻为t1，即去极化过程为t0-t1。
具体的，电池充电过程中电压包括端电压、欧姆极化电压、浓差极化/电化学极化等，一旦完成充电撤去电流后，电池需要一定时间才能去除极化影响，而后恢复到相应soc对应的端电压，这个过程时间长短(t_polarization)与不同的电池设计、充电电流等因素有关。参见附图4中的电压变化曲线，t0时停止充电，t1时完成去极化过程。一般要求t1>t0+t_polarization，即要求去极化完成。
S23，进入第一阶段(t1-t2)自放电观测与计算。
电池完成去极化过程后，电池电压基本平稳，在短时间内(7天内)基本没有变化(如附图4中类型1)，一旦发生内短路电压会快速下降(如附图4中类型3)，通过计算t1之后的电压变化过程可以评估电池内短路情况：记t1时j电芯电压为v_(i,j)，j电芯的t1时的时间为t_(1,j)；在t1时间之后，ti时间时，电池处于自放电观测第一阶段(P1_time)内，j电芯电压为v_ij，j电芯的ti时的时间为t_(i,j)；计算第一阶段电池的自放电速率p1Sdr，其计算公式如下：p1Sdr＝(v_(i,j)-v_(1,j))/(t_(i,j)-t_(1,j))。
S24，判断第一阶段的自放电速率与S1的大小关系。
如果ti<t1+P1_time，如果p1Sdr>s1，则认为电池内短路风险较高，触发电池预警观察进入第二阶段，一般这个时间长度(P1_time)为第一阶段n倍，n在2～10之间，在该阶段计算p2Sdr，r如果p2Sdr>s2，则触发升级报警；
如果ti>t1+P1_time，则采用滑动窗口计算P1_time时间长度内的自放电率p1Sdr，如此设计可以节约云端计算资源。如果p1Sdr>s1则触发电池进入第二阶段观测。
如果阶段1中没有发生p1Sdr>s1，则认为电池正常，可以正常运行。
上述步骤S23～S24中，s1为第一阶段观察时长阈值，P1_time为第一阶段观察时长。
S25，进入第二阶段(t2-t3)自放电观测与计算。参考图3中进入第二阶段后p2Sdr的计算方法，p2Sdr＝(v_(i+P2_time,j)-v_(i,j))/(t_(i+P2_time,j)-t_(i,j))，计算得到p2Sdr。其中，v_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的电压，t_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的时间。
S26，判断第二阶段的自放电速率与S2的大小关系。
如果p2Sdr>s2，则认为电池存在内短路问题，触发报警、停止使用并且启动售后运维流程；
如果p2Sdr<s2，则认为电池内短路风险较小电池正常，可以正常运行。
上述步骤S26中，s2为第二阶段观察时长阈值，P2_time为第二阶段观察时长。
一般地，s1>s2>单个电芯标准压差变化速率。
传统测试电池方法需要拆下电池运到电池实验室去测试电池性能，而上述实施例形成数字孪生式的映射，实时数据上传计算形成模型，预警判断更精准。
众所周知，绝缘阻值是用来衡量电池外部短路的一个重要标准。但是由于电池在运营过程中，绝缘阻值上下波动的阈值范围很大，所以通常在BMS端绝缘阻值告警的触发点通常设置的很低，当电池真正的长时间触发绝缘告警时，其实已经产生了严重的电池变形或者漏液情况。为了避免上述情况发生，本发明提供一个实施例，执行步骤S3，对外短路进行提前预警，具体包括三个步骤，可参见图5：
S31，获取标准绝缘阻值曲线。具体的，采集运行的多个标准储能电池包的电池绝缘数据，训练标准绝缘阻值曲线。通常是选择过去电池包一周内的绝缘阻值，制作标准绝缘阻值和时间的趋势表征曲线。这类趋势曲线在健康状态呈上下随机波动状态，呈均匀分布。
S32，在云端进行统计分析，初步筛查绝缘阻值低的电池。具体的，包括如下步骤：
S321，提取一定时间范围(t_calu_period)内的n个电池绝缘数据{res1，res2……resn}。一般地，时间范围取1～50小时内的数值，n一般要求大于30，否则认为无效周期。
S322，进行统计分析，判断是否满足触发条件。具体的，计算该周期内绝缘阻值数据的绝缘阻值均值(res_avg)、绝缘阻值90百分位数值(res_90pct)，方差(res_std)等三个参数，计算规则如下：
res_avg＝(∑_i^n{res_i})/n；
res_90pct＝qualite({res_i})，该qualite为现有技术中的内置函数；
res_std＝(∑_i^n{({(res_i-res_avg)}^2})/(n-1))。
若满足如下的触发条件，则触发下一级计算；否则认为电池正常。触发条件为：res_avg<res_avg_set并且res_90pct<res_avg_set，res_std<res_std_set；
一般地，res_avg_set取500～30000之间，res_avg_set取500～10000之间。
S33，完成上述步骤S32的初步筛查后，基于树回归方法进行绝缘劣化模式识别。
具体的，包括如下步骤：
S331，对初筛后电池进行树回归拟合分析。具体的，对于S32中触发报警后的电池，读取更长时间范围内(s*t_calu_period)的数据{res1，res2……resm}，约定m>n，即获取更多数据。对于这一段时间的m个数据，进行树回归拟合计算，要求树回归深度为tree_depth，一般地，10>tree_depth>1，获取拟合后的数据{resA_1，resA_2……resA_m}，称作拟合数列。
S332，劣化模式分析，判断是否满足劣化模式条件。具体的，计算步骤S331中的拟合数列的1阶差分，得到差分序列{resA_diff_1，resA_diff_2……resA_diff_m}；统计差分序列中小于resA_diff_set_down的变化点的值count_change_point_down，统计差分序列中大于resA_diff_set_up的变化点的值count_change_point_up；计算差分平均值resA_diff_avg；根据三个值的大小(count_change_point_down、count_change_point_up以及resA_diff_avg)，分别判断其绝缘劣化模式：
count_change_point<2并且count_change_point_up＝0，则认为是绝缘突降，绝缘阻值变化曲线参考附图6中II模式；绝缘劣化风险程度较高。
count_change_point>2并且count_change_point_up＝0，则认为是绝缘缓慢劣化，绝缘阻值变化曲线参考附图6中III模式；绝缘劣化风险程度中等。
count_change_point＝2并且count_change_point_up＝0并且resA_diff_avg＝0，则认为是绝缘阻值不变(绝缘阻值监测模块失效)，绝缘阻值变化曲线参考附图6中IV模式，绝缘劣化风险程度较低，但是需要对绝缘模块进行更换。
上述实施例，借助于储能电池充、放电较为规律和稳定的工况，相较于新能源汽车电池和其他场景，监管计算精准，保证充放电过程中电池与设备的安全。
基于相同的发明构思，本发明的其他实施例中，提供一种储能电池云端系统安全管理系统，包括系统搭建模块、内短路识别模块和外短路识别模块；
其中，系统搭建模块用于搭建电池云端管理系统，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台，储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的能量管理EMS模块，再由通讯模块将数据信息上传到电池云端平台；内短路识别模块基于电池云端平台得到的数据信息，进行内短路预警；外短路识别模块基于电池云端平台得到的数据信息，进行外短路预警。
本发明上述实例中各模块/单元具体可以参照上述实施例中基于储能电池云端系统安全管理方法对应的步骤的实现技术，在此不再赘述。
基于相同的发明构思，在本发明的其他实施例中，提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行上述的储能电池云端系统安全管理方法，或，运行上述的储能电池云端系统安全管理系统。
可选地，存储器，用于存储程序；存储器，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器调用。
处理器，用于执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
处理器和存储器可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器和存储器是独立结构时，存储器、处理器可以通过总线耦合连接。
基于相同的发明构思，在本发明的其他实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可用于执行上述的储能电池云端系统安全管理方法，或，运行上述的储能电池云端系统安全管理系统。
其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、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。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。上述各优选特征在互不冲突的情况下，可以任意组合使用。

Claims (10)

1.一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，包括：
搭建电池云端管理系统，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台；所述储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的所述能量管理EMS模块，再由所述通讯模块将所述数据信息上传到所述电池云端平台；
基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行内短路预警；
基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警。
2.根据权利要求1所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，所述基于电池云端平台得到的数据信息，进行内短路预警，包括：
电池停止充电，记t0为停止充电时刻；
电池完成去极化，记t1为完成去极化过程时刻；
进行第一阶段t1-t2自放电观测与计算，判断是否发生内短路；
进行第二阶段t2-t3自放电预测与计算，判断是否发生内短路；
其中，所述第一阶段t1-t2自放电观测与计算中，记t1时j电芯电压为v_(i,j)，j电芯t1时的时间记为t_(1,j)；在t1时间之后，ti时间时，电池处于自放电观测的第一阶段观察时长P1_time内，记j电芯电压为v_(i,j)-，j电芯在ti时的时间记为t_(i,j)；计算第一阶段的电池自放电率p1Sdr：p1Sdr＝(v_(i,j)-v_(1,j))/(t_(i,j)-t_(1,j))；
如果ti<t1+P1_time且p1Sdr>s1，则表示电池内短路风险高，触发电池预警进入所述第二阶段观测；其中s1为第一阶段观察时长阈值；
如果ti>t1+P1_time，则采用滑动窗口计算第一阶段观察时长P1_time内的电池自放电率p1Sd；如果p1Sdr>s1，则触发电池预警进入第二阶段观测；
如果第一阶段中没有发生p1Sdr>s1，则表示电池正常，继续正常运行；
其中，所述第二阶段自放电观测与计算中，计算第二阶段的电池自放电值p2Sdr：p2Sdr＝(v_(i+P2_time,j)-v_(i,j))/(t_(i+P2_time,j)-t_(i,j))，P2_time为第二阶段电池观察时长，v_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的电压，t_(i+P2_time,j)为j电芯第二阶段内的时间；
如果p2Sdr>s2，则表示电池存在内短路问题，触发报警、停止使用并且启动售后维修流程；其中s2为第二阶段观察时长阈值；
如果p2Sdr<s2，则表示电池内短路风险较小，电池正常，能正常运行。
3.根据权利要求2所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，所述采用滑动窗口计算第一阶段观察时长P1_time内的电池自放电率p1Sd，能够节约云端计算资源。
4.根据权利要求3所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，s1>s2>单个电芯标准压差变化速率。
5.根据权利要求1所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，所述基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警，包括：
通过运行中的多个标准储能电池包的电池绝缘数据，训练标准绝缘阻值曲线res_avg_set；
基于所述标准绝缘阻值曲线res_avg_set，通过远端统计分析，初步筛查绝缘阻值低的电池；
完成所述初步筛查后，基于树回归方法进行绝缘劣化模式识别。
6.根据权利要求5所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，所述基于所述标准绝缘阻值曲线res_avg_set，通过远端统计分析，初步筛查绝缘阻值低的电池，包括：
提取设定时间范围内的n个电池绝缘数据{res1，res2……resn}；
计算所述n个电池绝缘数据的绝缘阻值均值res_avg、绝缘阻值90百分位数值res_90pct和方差res_std；
判断是否满足绝缘劣化模式识别的触发条件：res_avg<res_avg_set并且res_90pct<res_avg_set，res_std<res_std_set；其中，res_avg_set为均值阈值，res_std_set为方差阈值；
如满足所述触发条件，则进行绝缘劣化模式识别；如不满足，则通过筛查，认定电池正常，未发生外短路。
7.根据权利要求6所述的一种储能电池云端系统安全管理方法，其特征在于，所述完成初步筛查后，基于树回归方法进行绝缘劣化模式识别，包括：
读取设定时间范围的m个电池绝缘数据{res1，res2……resm}，设定m>n；
将m个所述电池绝缘数据进行树回归拟合计算，回归深度为tree_depth，获取拟合数列{resA_1，resA_2……resA_m}；
计算所述拟合数列的1阶差分，得到差分序列{resA_diff_1，resA_diff_2，……resA_diff_m}；
统计所述差分序列中小于向下变化的差分值阈值resA_diff_set_down的变化点的值count_change_point_down，即绝缘值向下变化的数据数量；
统计所述差分序列中大于向上变化的差分值阈值resA_diff_set_up的变化点的值count_change_point_up，即绝缘值向上变化的数据数量；
计算差分平均值resA_diff_avg；
根据所述count_change_point_down、count_change_point_up以及resA_diff_avg，判断绝缘劣化模式：
count_change_point<2并且count_change_point_up＝0，则表示是绝缘突降，绝缘劣化风险程度较高；
count_change_point>2并且count_change_point_up＝0，则表示是绝缘缓慢劣化，绝缘劣化风险程度中等；
count_change_point＝2并且count_change_point_up＝0并且resA_diff_avg＝0，则表示是绝缘阻值不变，绝缘劣化风险程度较低，且需要对绝缘模块进行更换。
8.一种储能电池云端系统安全管理系统，其特征在于，包括：
系统搭建模块，该模块搭建电池云端管理系统，包括：储能电池BMS协议模块、能量管理EMS模块、通讯模块和电池云端平台；所述储能电池BMS协议模块采集电池的数据信息并上传至储能本地端的所述能量管理EMS模块，再由所述通讯模块将所述数据信息上传到所述电池云端平台；
内短路识别模块，该模块基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行内短路预警；
外短路识别模块，该模块基于所述电池云端平台得到的所述数据信息，进行外短路预警。
9.一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8中任所述的系统。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8中所述的系统。
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