CN117741456A - 一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 - Google Patents
一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117741456A CN117741456A CN202410185803.2A CN202410185803A CN117741456A CN 117741456 A CN117741456 A CN 117741456A CN 202410185803 A CN202410185803 A CN 202410185803A CN 117741456 A CN117741456 A CN 117741456A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- operation data
- dynamic reconfigurable
- network
- module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 12
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 abstract description 5
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Abstract
本发明公开一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备，涉及新能源电力系统储能领域。该方法包括：获取动态可重构电池网络的运行数据；对电池状态运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；根据电池状态预处理后的运行数据，计算各电池状态电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差；根据各电池状态电池模组的压差、电池状态电流和电池状态电池状态，确定电池状态动态可重构电池网络故障类型。本发明能够提高故障解除的时效性。
Description
技术领域
本发明涉及新能源电力系统储能领域，特别是涉及一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备。
背景技术
随着新能源发电装机规模不断扩张，新能源发电在电网中的比例越来高，但由于新能源发电单机容量小、数量多、布点分散，且具有显著的间歇性、波动性、随机性等特征，高比例新能源并网势必对电力系统供需平衡、安全稳定控制等带来前所未有的挑战。储能系统是调节新能源发电与电力系统的供需不平衡、能源管理和优化的关键一环。不同于传统储能串联电池结构，动态可重构电池网络是由若干模组通过串并联结构组合，根据动态重构策略协同充放电；属于同一个并联结构中的几个模组如果压差过大会直接影响整簇的充放电效率，加速电池老化甚至引发安全事故，因此对压差故障定位、故障原因诊断和快速处理十分必要。
目前传统压差故障诊断方法存在以下缺点：1.未考虑并联电池网络压差故障诊断；2.只有故障定位不包含原因分析；3.不能给出故障排除建议，故障解除时效性低。
发明内容
本发明的目的是提供一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备，能够提高故障解除的时效性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种动态可重构电池网络故障诊断方法，所述诊断方法包括：获取动态可重构电池网络的运行数据；所述实时运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态。
对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值。
根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差。
根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
可选地，所述动态可重构电池网络包括能量交换机、多个数字能量集线器和多组并联结构；各所述数字能量集线器均与所述能量交换机连接；各组所述并联结构均与所述数字能量集线器连接；各组所述并联结构均包括多个所述并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组。
可选地，对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据，具体包括：从所述运行数据中查找异常值和空值。
应用插值，对所述异常值和所述空值进行更新，得到预处理后的运行数据。
可选地，应用线性插值对所述异常值和所述空值进行更新。
可选地，所述诊断方法还包括：当所述压差大于等于预设压差故障报警阈值时，生成压差报警。
可选地，根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型，具体包括：当、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为数据采集异常。
当、/>、/>和/>，同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为网卡故障。
当和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池SOC不一致。
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池连接线螺母松动。
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为外部短路。
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为PCS工频干扰。
其中，为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的工作电压；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电流；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电池状态；/>为第K个数据对应的第i-1个并联结构的压差；/>为第K个数据对应的第i+1个并联结构的压差；/>为第一压差范围阈值；/>为第二压差范围阈值；/>为电流阈值；N为各并联结构包含的电池模组的数量。
一种动态可重构电池网络故障诊断系统，应用上述动态可重构电池网络故障诊断方法，所述诊断系统包括获取模块、预处理模块、计算模块和故障类型确定模块。
获取模块，用于获取动态可重构电池网络的运行数据；所述运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态。
预处理模块，用于对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值。
计算模块，用于根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差。
故障类型确定模块，用于根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的动态可重构电池网络故障诊断方法。
可选地，所述存储器为可读存储介质。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明通过实时获取动态可重构电池网络的运行数据，并对电池状态运行数据实时进行预处理，得到预处理后的运行数据；根据电池状态预处理后的运行数据，实时计算各电池状态电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差，最后根据各电池状态电池模组的压差、电池状态电流和电池状态电池状态，确定电池状态动态可重构电池网络故障类型，本发明通过实时对电池状态动态可重构电池网络进行故障诊断，并能够实时得到电池状态动态可重构电池网络的故障类型，根据故障类型能够及时采取相应的措施来解决该故障，从而提高了故障解除的时效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明动态可重构电池网络结构示意图。
图2为本发明动态可重构电池网络故障诊断方法实际应用流程图。
图3为本发明动态可重构电池网络故障诊断方法流程图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备，能够彻底解决动态可重构电池网络中压差故障诊断问题，提高运维调试效率，保障动态可重构储能系统安全稳定运行。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一：如图1至图3所示，本发明提供了一种动态可重构电池网络故障诊断方法，所述诊断方法包括步骤S1至步骤S4。
步骤S1：获取动态可重构电池网络的运行数据；所述实时运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态。
具体地，所述动态可重构电池网络包括能量交换机、多个数字能量集线器和多组并联结构；各所述数字能量集线器均与所述能量交换机连接；各组所述并联结构均与所述数字能量集线器连接；各组所述并联结构均包括多个所述并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组。
进一步地，本发明数据处理的对象是包含M个并联结构的动态可重构电池网络的数据，数据长度为L。
步骤S2：对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值。
S2具体包括步骤S21至步骤S22。
步骤S21：从所述运行数据中查找异常值和空值。
步骤S22：应用插值，对所述异常值和所述空值进行更新，得到预处理后的运行数据。
进一步地，应用线性插值对所述异常值和所述空值进行更新。
步骤S3：根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差。
步骤S4：根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
作为一个具体地实施方式，根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型，具体包括：（1）当、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为数据采集异常，作为故障类型1。
（2）当、/>、/>和/>，同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为网卡故障，作为故障类型2。
（3）当和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池SOC不一致，作为故障类型3。
（4）当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池连接线螺母松动，作为故障类型4。
（5）当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为外部短路，作为故障类型5。
（6）当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为PCS工频干扰，作为故障类型6。
其中，为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的工作电压；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电流；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电池状态；/>为第K个数据对应的第i-1个并联结构的压差；/>为第K个数据对应的第i+1个并联结构的压差；/>为第一压差范围阈值；/>为第二压差范围阈值；/>为电流阈值；N为各并联结构包含的电池模组的数量。
作为一种具体地实施方式，所述诊断方法还包括：当所述压差大于等于预设压差故障报警阈值时，生成压差报警。
在实际应用中，采用本发明提供的动态可重构电池网络故障诊断进行动态可重构电池网络压差故障诊断的详细步骤如步骤1至步骤14所示。
步骤1：数据处理。
将数据按照时间列从小到大排序，除时间外其他字段数据转为float格式并四舍五入保留三位小数，对所有字段的空值和异常值做线性插值，置i=1，k=1，其中i为电池网络中并联结构的索引值，取值范围为；k为记录当前遍历数据行数的索引值，取值范围为/>。
步骤2：判断。
若k=L，置k=1，i=i+1，(k=L表示已遍历完当前并联结构全部数据，i=i+1表示开始遍历下一个并联结构)转步骤3，否则，转步骤4。
步骤3：判断。
若i＞M，(表示遍历完全部并联结构，算法结束)转步骤14，否则转步骤4。
步骤4：故障定位。
计算压差，若/>，触发压差三级报警，记录报警位置索引/>，时间为/>，压差值为/>，此刻的工作电压向量为/>，转步骤5，否则，置，转步骤2。
在实际应用中，若，触发压差三级报警，记录报警位置索引/>，时间，压差值/>，此刻的工作电压向量/>，转步骤5，否则，置/>，转步骤2。
步骤5：判断。
若且/>，转步骤6，否则，输出步骤4记录的数据信息，报“压差报警前后数据长度不足/>帧，无法进行故障诊断”，置k=L，转步骤3，其中，/>为故障诊断所需上下文数据长度。
在实际应用中，若且/>，转步骤6，否则，输出步骤4记录的数据信息，报“压差报警前后数据量不足3帧，无法进行故障诊断”，置k=L，转步骤3。
步骤6：故障类型1。
判断若&/>&/>，报压差故障类型1，转步骤13，否则，转步骤7。
在实际应用中，判断若&/>&/>，报压差故障类型1(报警时刻电池状态正常，报警时刻前后压差均未超过一级报警阈值，单帧工作电压跳变)，转步骤13，否则，转步骤7。
步骤7：故障类型2。
判断，若&/>&/>&/>，报压差故障类型2，转步骤13，否则转步骤8。
在实际应用中，若&/>&/>&/>，报压差故障类型2(报警时刻电池状态正常，报警前后每个模组都有电流，单个模组电压不变其他模组电压随充放电变化，压差逐渐增大)，转步骤13，否则转步骤8。
步骤8：故障类型3。
判断，若&/>，报压差故障类型3，转步骤13，否则转步骤9。
在实际应用中，判断，若&/>，报压差故障类型3(报警时刻电池状态报充满，且有大电流)，转步骤13，否则转步骤9。
步骤9：故障类型4。
判断，若&/>&/>&/>，报压差故障类型4，转步骤13，否则转步骤10。
在实际应用中，若&/>&/>&/>，报压差故障类型4（报警时刻单模组报电量低无电流，另外两个模组正常充放电导致压差增大），转步骤13，否则转步骤10。
步骤10：故障类型5。
判断，若&/>&/>&/>，报压差故障类型5，转步骤13，否则转步骤11。
在实际应用中，若&/>&/>&/>，报压差故障类型5(报警时刻单模组工作电压瞬间下降超过2.5V，电池状态报电量低并持续，另外两个模组电压无跳变)，转步骤13，否则转步骤11。
步骤11：故障类型6。
判断，若&/>&/>&/>，报压差故障类型6，转步骤13，否则转步骤12。
在实际应用中，若&/>&/>&/>，报压差故障类型6(报警时刻单模组工作电压瞬间降至10V一下，电池状态报故障，另外两个模组电压无跳变)，转步骤13，否则转步骤12。
步骤12：未知故障类型。
报未知故障类型，保存数据，反馈工程师，新增故障类型。
步骤13：输出步骤4记录的数据信息和所报故障类型对应的表现、原因分析、处理建议，可视化报警前后一小时工作电压、开路电压、电流和电池状态，置k=L转步骤2。
步骤14：算法结束。
本发明的有益效果如下：1.解决了动态可重构电池网络并联电池模组压差故障诊断。
2.解决了传统压差故障诊断方法仅包含故障定位，不能分析故障原因的问题。
3.解决了传统压差故障诊断方法不能提供故障排查建议，解除故障时效性低。
实施例二：为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供了一种动态可重构电池网络故障诊断系统，所述诊断系统包括获取模块、预处理模块、计算模块和故障类型确定模块。
获取模块，用于获取动态可重构电池网络的运行数据；所述运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态。
预处理模块，用于对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值。
计算模块，用于根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差。
故障类型确定模块，用于根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
实施例三：本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的动态可重构电池网络故障诊断方法。
可选地，上述电子设备可以是服务器。
另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的动态可重构电池网络故障诊断方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，所述诊断方法包括：
获取动态可重构电池网络的运行数据；所述运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态；
对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值；
根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差；
根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
2.根据权利要求1所述的动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，所述动态可重构电池网络包括能量交换机、多个数字能量集线器和多组并联结构；各所述数字能量集线器均与所述能量交换机连接；各组所述并联结构均与所述数字能量集线器连接；各组所述并联结构均包括多个所述并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组。
3.根据权利要求1所述的动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据，具体包括：
从所述运行数据中查找异常值和空值；
应用插值，对所述异常值和所述空值进行更新，得到预处理后的运行数据。
4.根据权利要求3所述的动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，应用线性插值对所述异常值和所述空值进行更新。
5.根据权利要求1所述的动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，所述诊断方法还包括：
当所述压差大于等于预设压差故障报警阈值时，生成压差报警。
6.根据权利要求3所述的动态可重构电池网络故障诊断方法，其特征在于，根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型，具体包括：
当、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为数据采集异常；
当、/>、/>和/>，同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为网卡故障；
当和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池SOC不一致；
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为电池连接线螺母松动；
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为外部短路；
当、/>、/>和/>同时成立时，所述动态可重构电池网络故障类型为PCS工频干扰；
其中，为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的工作电压；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电流；/>为第K个数据对应的第i个并联结构第j个模组的电池状态；/>为第K个数据对应的第i-1个并联结构的压差；/>为第K个数据对应的第i+1个并联结构的压差；/>为第一压差范围阈值；/>为第二压差范围阈值；/>为电流阈值；N为各并联结构包含的电池模组的数量。
7.一种动态可重构电池网络故障诊断系统，其特征在于，所述诊断系统包括：
获取模块，用于获取动态可重构电池网络的运行数据；所述运行数据的长度为预设长度值；所述动态可重构电池网络包括多个并联结构；各所述并联结构包括多个并联的电池模组；所述运行数据包括各电池模组的工作电压、电流和电池状态；
预处理模块，用于对所述运行数据进行预处理，得到预处理后的运行数据；所述预处理包括删除异常值、删除空值和线性插值；
计算模块，用于根据所述预处理后的运行数据，计算各所述电池模组的工作电压的最大值和最小值，得到压差；
故障类型确定模块，用于根据各所述电池模组的压差、所述电流和所述电池状态，确定所述动态可重构电池网络故障类型；所述动态可重构电池网络故障类型包括数据采集异常、网卡故障、电池SOC不一致、电池连接线螺母松动、外部短路和PCS工频干扰。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至6中任一项所述的动态可重构电池网络故障诊断方法。
9.根据权利要求8所述的一种电子设备，其特征在于，所述存储器为可读存储介质。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410185803.2A CN117741456B (zh) | 2024-02-20 | 2024-02-20 | 一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410185803.2A CN117741456B (zh) | 2024-02-20 | 2024-02-20 | 一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117741456A true CN117741456A (zh) | 2024-03-22 |
| CN117741456B CN117741456B (zh) | 2024-05-07 |
Family
ID=90283589
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410185803.2A Active CN117741456B (zh) | 2024-02-20 | 2024-02-20 | 一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117741456B (zh) |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109066868A (zh) * | 2018-08-29 | 2018-12-21 | 山东大学 | 一种精细化动态可重构电池管理系统及方法 |
| DE102020117609A1 (de) * | 2020-07-03 | 2022-01-05 | TWAICE Technologies GmbH | Verarbeitung von Zustandsdaten einer Batterie zur Alterungsschätzung |
| CN115575818A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-06 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 电池模组内部故障诊断方法、系统、存储介质及终端 |
| CN115684976A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-02-03 | 新源智储能源发展(北京)有限公司 | 储能电池故障在线诊断定位方法、电子设备及介质 |
| CN115792636A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-03-14 | 山东大学 | 一种基于电压最值的电池组微小故障定量诊断方法及系统 |
| CN115902646A (zh) * | 2023-01-06 | 2023-04-04 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种储能电池故障识别方法及系统 |
| US20230148115A1 (en) * | 2021-11-05 | 2023-05-11 | GM Global Technology Operations LLC | Dynamically reconfigurable battery management architecture |
| CN116154340A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-23 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种可重构电池组及电池故障诊断方法 |
| KR20230095606A (ko) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 주식회사 유라코퍼레이션 | 배터리 매니지먼트 시스템 및 이를 이용한 배터리 팩의 재구성 방법 |
| CN116388334A (zh) * | 2023-04-14 | 2023-07-04 | 云储新能源科技有限公司 | 一种可重构电池储能系统 |
| CN116381506A (zh) * | 2023-04-11 | 2023-07-04 | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 | 基于数据聚类的可重构电池网络系统电池状态分选方法 |
| WO2023184700A1 (zh) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | 清华大学 | 基于动态可重构电池网络的电池系统充放电控制方法 |
| CN117318212A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-12-29 | 云储新能源科技有限公司 | 动态重构电池网络的容量和soc确定方法、设备及介质 |
| CN117435956A (zh) * | 2023-11-01 | 2024-01-23 | 华北电力大学 | 一种基于igwo-adam-bp神经网络的电化学储能电池数据分析方法 |
| CN117491872A (zh) * | 2023-09-12 | 2024-02-02 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种可重构电池模组故障多级诊断方法 |
| CN117554844A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-02-13 | 广东电网有限责任公司 | 一种储能系统的电池单体故障检测方法及装置 |
-
2024
- 2024-02-20 CN CN202410185803.2A patent/CN117741456B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109066868A (zh) * | 2018-08-29 | 2018-12-21 | 山东大学 | 一种精细化动态可重构电池管理系统及方法 |
| DE102020117609A1 (de) * | 2020-07-03 | 2022-01-05 | TWAICE Technologies GmbH | Verarbeitung von Zustandsdaten einer Batterie zur Alterungsschätzung |
| US20230148115A1 (en) * | 2021-11-05 | 2023-05-11 | GM Global Technology Operations LLC | Dynamically reconfigurable battery management architecture |
| KR20230095606A (ko) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 주식회사 유라코퍼레이션 | 배터리 매니지먼트 시스템 및 이를 이용한 배터리 팩의 재구성 방법 |
| WO2023184700A1 (zh) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | 清华大学 | 基于动态可重构电池网络的电池系统充放电控制方法 |
| CN115684976A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-02-03 | 新源智储能源发展(北京)有限公司 | 储能电池故障在线诊断定位方法、电子设备及介质 |
| CN115575818A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-06 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 电池模组内部故障诊断方法、系统、存储介质及终端 |
| CN115792636A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-03-14 | 山东大学 | 一种基于电压最值的电池组微小故障定量诊断方法及系统 |
| CN116154340A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-23 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种可重构电池组及电池故障诊断方法 |
| CN115902646A (zh) * | 2023-01-06 | 2023-04-04 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种储能电池故障识别方法及系统 |
| CN116381506A (zh) * | 2023-04-11 | 2023-07-04 | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 | 基于数据聚类的可重构电池网络系统电池状态分选方法 |
| CN116388334A (zh) * | 2023-04-14 | 2023-07-04 | 云储新能源科技有限公司 | 一种可重构电池储能系统 |
| CN117318212A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-12-29 | 云储新能源科技有限公司 | 动态重构电池网络的容量和soc确定方法、设备及介质 |
| CN117491872A (zh) * | 2023-09-12 | 2024-02-02 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种可重构电池模组故障多级诊断方法 |
| CN117435956A (zh) * | 2023-11-01 | 2024-01-23 | 华北电力大学 | 一种基于igwo-adam-bp神经网络的电化学储能电池数据分析方法 |
| CN117554844A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-02-13 | 广东电网有限责任公司 | 一种储能系统的电池单体故障检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| FENG YANG等: "A fault-response approach for battery pack by reconfigurable topology using agents", 《2016 IEEE 28TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TOOLS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE (ICTAI)》, 16 January 2017 (2017-01-16) * |
| MICHAEL SCHMID等: "Active Model-Based Fault Diagnosis in Reconfigurable Battery Systems", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS》, vol. 36, no. 3, 31 July 2020 (2020-07-31), XP011817122, DOI: 10.1109/TPEL.2020.3012964 * |
| 古昂;张向文;: "基于RBF神经网络的动力电池故障诊断系统研究", 电源技术, no. 10, 20 October 2016 (2016-10-20) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117741456B (zh) | 2024-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105915398B (zh) | 基于农村电网故障快速检测及复电系统及其集中器检测方法 | |
| CN109459669B (zh) | 10kV配电网单相接地故障区段定位方法 | |
| CN109557422B (zh) | 一种智能配电网短路故障定位方法及系统 | |
| CN114915546B (zh) | 一种停电用户定位方法、装置、设备、介质 | |
| CN110988724A (zh) | 电池簇的绝缘故障的检测方法、系统、介质及电子设备 | |
| CN107134774B (zh) | 含分布式电源的配电网可靠性分析方法和系统 | |
| CN113595246B (zh) | 微电网状态在线监测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114925973A (zh) | 一种基于多源数据整合的电网运行状态获取方法及系统 | |
| CN112713594B (zh) | 一种微电网仿真控制系统 | |
| CN112332420B (zh) | 电力系统风险评估中的分层负荷削减量确定装置及方法 | |
| CN117741456B (zh) | 一种动态可重构电池网络故障诊断方法、系统及电子设备 | |
| CN116613896B (zh) | 一种基于微电网的数据采集监测方法 | |
| CN111030592B (zh) | 光伏组串丢失告警方法和装置 | |
| CN104104292B (zh) | 一种发电机励磁系统状态广域实时获取系统 | |
| CN115390827A (zh) | 一种支撑调试运行的电网数字孪生体构建方法及平台 | |
| CN114282683A (zh) | 一种光伏电站组件的预警方法及系统 | |
| CN111553040B (zh) | 一种基于gpu加速的电网拓扑分析高性能计算方法及装置 | |
| CN114139744A (zh) | 异常光伏组串支路识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Wang et al. | Battery Management System Design for Industrial Manufacture | |
| CN113541600B (zh) | 光伏电站支路故障判断方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN114325394B (zh) | 电池堆soc的估算方法、系统、设备及介质 | |
| Qiu | Fault Diagnosis Algorithm of AC Transmission Controller Based on PLC Technology | |
| CN114400640B (zh) | 一种基于电源构成占比在线辨识的电网距离保护方法及装置 | |
| CN112564097B (zh) | 多回线路故障停电时的快速恢复负荷降损的方法 | |
| Feng et al. | State of Charge Estimation of Storage Battery in Data Center Based on Traceless Kalman Algorithm |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |