【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于全釩液流電池，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法、系統(tǒng)和設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、釩流電池是通過電解質(zhì)循環(huán)實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換與儲存的一種大規(guī)模儲能技術(shù)，在釩流電池內(nèi)，兩個電極之間通過電解液進(jìn)行反應(yīng)，形成電勢差，進(jìn)而釋放電能或儲存電能，相比于其他可再生能源儲存技術(shù)，釩流電池具有高功率密度、長壽命、高安全性和低成本等優(yōu)點，因此被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)調(diào)峰、儲能系統(tǒng)等領(lǐng)域，具有廣泛的市場應(yīng)用前景。
2、然后現(xiàn)有全釩液流電池儲能系統(tǒng)涉及大量的管道、電路、電芯和電堆，一旦上述儲能系統(tǒng)發(fā)生故障，檢測流程十分復(fù)雜，因此如何實現(xiàn)全釩流電池儲能系統(tǒng)故障自動化檢測，是本領(lǐng)域技術(shù)人員人員亟需解決的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的就在于提供一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法、系統(tǒng)和設(shè)備，以解決
技術(shù)介紹
中提出的問題。
2、本專利技術(shù)通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)上述目的：
3、第一方面，本專利技術(shù)提供了一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，包括：
4、s1、獲取全釩液流電池儲能系統(tǒng)的漏液參數(shù)、液路參數(shù)和電芯參數(shù)并進(jìn)行歸一化和特征向量化的預(yù)處理，以形成預(yù)處理后數(shù)據(jù)；
5、s2、將所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建的故障檢測模型中，獲取所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差，通過均方誤差值度量得到最小重構(gòu)誤差，基于最小重構(gòu)誤差來確定故障檢測結(jié)果；
6、s3、選取模型精度、召回率和f1分?jǐn)?shù)為指標(biāo)對所述故障檢測結(jié)果進(jìn)行評估
7、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化方案，所述漏液參數(shù)基于如下公式確定：
8、
9、其中，l為漏液參數(shù)，σ1為電解液漏液電導(dǎo)率，σ2為電堆漏液電導(dǎo)率，v1為正極電解液體積，v2為負(fù)極電解液體積，a＝10～500為漏液體積系數(shù)，p1為正極管道液壓，p2為負(fù)極管道液壓，b＝100～1000為漏液液壓系數(shù)。
10、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化方案，所述液路參數(shù)基于如下公式確定：
11、
12、其中，y為液路參數(shù)，v1為正極電解液體積，v2為負(fù)極電解液體積，c＝100～500為液路電壓系數(shù)，為電堆中第n個電芯的電堆電壓，為電堆中單個電芯的預(yù)設(shè)電壓，p1為正極管道液壓，p2為負(fù)極管道液壓，d＝20～300為液路液壓系數(shù)。
13、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化方案，所述電芯參數(shù)具有如下公式確定：
14、
15、其中，d為電芯參數(shù)，c1為負(fù)極電解液離子濃度，c2為箱體內(nèi)離子濃度，k＝1～10為電芯離子濃度系數(shù)，un電堆中第n個電芯的電堆電壓，u0為電堆中單個電芯的預(yù)設(shè)電壓，m＝1～10為電芯電壓系數(shù)，tn電堆中第n個電芯的電堆溫度，為電堆中n個電芯的平均溫度。
16、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s2包括：
17、s201、構(gòu)建包含編碼器和解碼器的自編碼網(wǎng)絡(luò)模型，以形成故障檢測模型，其中，編碼器和解碼器均包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；
18、s202、將所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)x輸入所述故障檢測模型中，經(jīng)過fe(x)編碼將其轉(zhuǎn)換為低維特征空間中的編碼zi∈z，其中z表示編碼空間，然后解碼器fd(x)其重構(gòu)誤差輸出為以上過程可表示為：
19、z＝fe(x)＝σ(wex+be)
20、
21、式中we和wd分別表示編碼器和解碼器神經(jīng)單元之間的連接參數(shù)，be和bd則表示神經(jīng)元的偏項，σ表示激活函數(shù)；
22、s203、基于均方誤差對所述重構(gòu)誤差進(jìn)行度量，包括如下公式：
23、
24、式中：x表示編碼前的數(shù)據(jù)，表示解碼后的數(shù)據(jù)。
25、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s3中，通過計算包括精度、召回率和f1分?jǐn)?shù)進(jìn)行模型評估，計算公式如下：
26、
27、
28、
29、式中fp、fn、tp、tn分別為假正例、假負(fù)例、真正例和真負(fù)例。
30、第二方面，本專利技術(shù)提供了一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測系統(tǒng)，應(yīng)用于執(zhí)行以上任一項所述檢測方法，系統(tǒng)包括：
31、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取全釩液流電池儲能系統(tǒng)的漏液參數(shù)、液路參數(shù)和電芯參數(shù)并進(jìn)行歸一化和特征向量化的預(yù)處理，以形成預(yù)處理后數(shù)據(jù)；
32、故障檢測模塊，用于將所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建的故障檢測模型中，獲取所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差，通過均方誤差值度量得到最小重構(gòu)誤差，基于最小重構(gòu)誤差來確定故障檢測結(jié)果；
33、模型評估模塊，用于選取模型精度、召回率和f1分?jǐn)?shù)為指標(biāo)對所述故障檢測結(jié)果進(jìn)行評估，以確定所述故障檢測模型的準(zhǔn)確率。
34、第三方面，本專利技術(shù)提供了一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測設(shè)備，包括存儲器模塊，以及存儲在所述存儲器模塊上并可在所述處理器模塊運行的邏輯運算控制程序，所述處理器模塊執(zhí)行所述邏輯運算控制程序時實現(xiàn)如以上任一所述檢測方法。
35、本專利技術(shù)的有益效果在于：
36、本專利技術(shù)創(chuàng)造性的提出將漏液參數(shù)、液路參數(shù)、電芯參數(shù)等特征作為儲能系統(tǒng)的故障檢測指標(biāo)，并通過液流電池正極電解液體積、負(fù)極電解液體積、負(fù)極電解液離子濃度、正極管道液壓、負(fù)極管道液壓、箱體內(nèi)離子濃度、箱體內(nèi)溫度、電解液漏液電導(dǎo)率、電堆漏液電導(dǎo)率、電堆電壓和電堆溫度等數(shù)據(jù)信息來計算漏液參數(shù)、液路參數(shù)和電芯參數(shù)，將上述特征輸入自編碼網(wǎng)絡(luò)模型中，通過計算重構(gòu)誤差實現(xiàn)故障檢測，大大提高了自動化檢測效率和故障檢測的準(zhǔn)確性。
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1.一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述漏液參數(shù)基于如下公式確定：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述液路參數(shù)基于如下公式確定：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述電芯參數(shù)具有如下公式確定：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：步驟S2包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：步驟S3中，通過計算包括精度、召回率和F1分?jǐn)?shù)進(jìn)行模型評估，計算公式如下：
7.一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測系統(tǒng)，其特征在于，應(yīng)用于執(zhí)行權(quán)利要求1-6任一項所述檢測方法，系統(tǒng)包括：
8.一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測設(shè)備，其特征在于，包括存儲器模塊，以及存儲在所述存儲器模塊上并可
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述漏液參數(shù)基于如下公式確定：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述液路參數(shù)基于如下公式確定：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：所述電芯參數(shù)具有如下公式確定：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)算法的全釩液流電池故障檢測方法，其特征在于：步驟...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅剛，
申請(專利權(quán))人：安徽國麒科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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