【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及電池充電預(yù)警，特別涉及一種電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警方法及其裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著大型儲能裝置的發(fā)展，風(fēng)能和水力發(fā)電等可再生能源現(xiàn)在可以以電力的形式儲存。儲能電池以穩(wěn)定的電化學(xué)特性得到廣泛應(yīng)用。在儲能電池充電期間，其內(nèi)部儲能單元的性能可能會因電化學(xué)成分的變化而發(fā)生不可逆的退化，導(dǎo)致儲能電池?zé)崾Э兀M(jìn)而使電池發(fā)生內(nèi)短路。整個(gè)過程使電池內(nèi)部產(chǎn)生熱量加速熱失控過程，使熱失控速度加快，發(fā)生火災(zāi)或爆炸等事故。
2、現(xiàn)有的技術(shù)中，傳統(tǒng)的方法更多依靠站內(nèi)運(yùn)維人員及廠家專業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，取決于操作人員對系統(tǒng)及其當(dāng)前狀態(tài)的了解，其準(zhǔn)確性無法得到保障，只適用于更明顯的故障發(fā)生。現(xiàn)有的技術(shù)中也有通過深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行監(jiān)測，但這種方法的預(yù)測準(zhǔn)確率不高，且所需處理的數(shù)據(jù)量較大，無法快速準(zhǔn)確地識別電池狀態(tài)來及時(shí)預(yù)警。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┝艘环N電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警方法及其裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中所存在的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)問題，至少提供一種有益的選擇或創(chuàng)造條件。
2、本申請的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本申請的實(shí)踐而習(xí)得。
3、根據(jù)本申請實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警方法，所述方法包括：
4、獲取電池在充電過程中的特征數(shù)據(jù)集，所述特征數(shù)據(jù)集包括至少一個(gè)與電池特性相關(guān)聯(lián)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；
5、分別對各個(gè)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，得到與各個(gè)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)對應(yīng)的各個(gè)目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)；
6、將
7、將所述電池參數(shù)輸入到預(yù)先建立的長短期記憶模型中，得到所述電池在第二目標(biāo)時(shí)刻下的荷電狀態(tài)預(yù)測值；
8、基于所述特征數(shù)據(jù)集獲取所述電池在充電過程中各個(gè)目標(biāo)時(shí)間段的最高充電電壓；
9、根據(jù)所述第一目標(biāo)時(shí)刻所在的目標(biāo)時(shí)間段的最高充電電壓和所述荷電狀態(tài)預(yù)測值確定所述電池的熱失控狀態(tài)等級，并基于所述熱失控狀態(tài)等級控制電池管理系統(tǒng)執(zhí)行目標(biāo)預(yù)警操作。
10、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，對單個(gè)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，包括以下步驟：
11、將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)據(jù)區(qū)域，將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的所有數(shù)據(jù)分別輸入到各個(gè)所述數(shù)據(jù)區(qū)域中，得到與各個(gè)所述數(shù)據(jù)區(qū)域?qū)?yīng)的池化數(shù)據(jù)集；
12、在對各個(gè)所述池化數(shù)據(jù)集均分別進(jìn)行平均池化處理、最大池化處理和最小池化處理。
13、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述平均池化處理為：對所述池化數(shù)據(jù)值中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行平均求值，得到所述池化數(shù)據(jù)值的平均值，所述最大池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最大值，所述最小池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最小值。
14、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)可通過下述方法得出：
15、若所述數(shù)據(jù)最大值與所述數(shù)據(jù)最小值之間的差值大于所述平均值，則將所述數(shù)據(jù)最大值與所述數(shù)據(jù)最小值之間的差值作為所述目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)；
16、若所述數(shù)據(jù)最大值與所述數(shù)據(jù)最小值之間的差值小于或等于所述平均值，則將所述數(shù)據(jù)最大值和所述平均值的和的二分之一作為所述目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)。
17、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述預(yù)先建立的長短期記憶模型包括第一層lstm模型和第二層lstm模型，所述將所述電池參數(shù)輸入到預(yù)先建立的長短期記憶模型中，得到所述電池的荷電狀態(tài)預(yù)測值，包括：
18、將所述電池參數(shù)輸入到所述第一層lstm模型中，根據(jù)所述第一層lstm模型所對應(yīng)的第一運(yùn)算邏輯對所述電池參數(shù)執(zhí)行第一邏輯運(yùn)算，得到第一邏輯輸出值；
19、將所述第一邏輯輸出值輸入到所述第二層lstm模型中，根據(jù)所述第二層lstm模型所對應(yīng)的第二運(yùn)算邏輯對所述第一邏輯輸出值執(zhí)行第二邏輯運(yùn)算，得到第二邏輯輸出值；
20、將所述第二邏輯輸出值作為所述荷電狀態(tài)預(yù)測值。
21、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述獲取電池在充電過程中的特征數(shù)據(jù)集，包括：
22、獲取所述電池在充電過程中的電流序列數(shù)據(jù)、電壓序列數(shù)據(jù)、溫度序列數(shù)據(jù)和功率序列數(shù)據(jù)；
23、根據(jù)所述電池的電流與所述電池的荷電狀態(tài)之間的特征關(guān)系，對所述電流序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第一特征序列數(shù)據(jù)；
24、根據(jù)所述電池的電壓與所述電池的荷電狀態(tài)之間的特征關(guān)系，對所述電壓序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第二特征序列數(shù)據(jù)；
25、根據(jù)所述電池的溫度與所述電池的荷電狀態(tài)之間的特征關(guān)系，對所述溫度序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第三特征序列數(shù)據(jù)；
26、根據(jù)所述電池的功率與所述電池的荷電狀態(tài)之間的特征關(guān)系，對所述功率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第四特征序列數(shù)據(jù)；
27、基于所述第一特征序列數(shù)據(jù)、所述第二特征序列數(shù)據(jù)、所述第三特征序列數(shù)據(jù)和所述第四特征序列數(shù)據(jù)生成所述特征數(shù)據(jù)集；
28、其中，所述第一特征序列數(shù)據(jù)、所述第二特征序列數(shù)據(jù)、所述第三特征序列數(shù)據(jù)和所述第四特征序列數(shù)據(jù)依次為與電流特性相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)、與電壓特性相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)、與溫度特性相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)、與功率特性相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
29、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述方法還包括：
30、基于所述第一邏輯輸出值確定所述第一層lstm模型在執(zhí)行第一邏輯運(yùn)算后的第一損失值，以及基于所述第二邏輯輸出值確定所述第二層lstm模型在執(zhí)行第二邏輯運(yùn)算后的第二損失值；
31、根據(jù)所述第一損失值和所述第二損失值對所述長短期記憶模型進(jìn)行訓(xùn)練。
32、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述根據(jù)所述第一目標(biāo)時(shí)刻所在的目標(biāo)時(shí)間段的最高充電電壓和所述荷電狀態(tài)預(yù)測值確定所述電池的熱失控狀態(tài)等級，包括：
33、若所述荷電狀態(tài)預(yù)測值低于第一預(yù)設(shè)閾值，且所述最高充電電壓大于預(yù)設(shè)電壓閾值，確定所述熱失控狀態(tài)等級為一級；
34、若所述荷電狀態(tài)預(yù)測值大于或等于第一預(yù)設(shè)閾值且小于第二預(yù)設(shè)閾值，且所述最高充電電壓大于預(yù)設(shè)電壓閾值，確定所述熱失控狀態(tài)等級為二級；
35、若所述荷電狀態(tài)預(yù)測值大于或等于第二預(yù)設(shè)閾值且所述最高充電電壓大于預(yù)設(shè)電壓閾值，確定所述熱失控狀態(tài)等級為三級。
36、在本申請的一個(gè)實(shí)施例中，基于前述方案，所述基于所述熱失控狀態(tài)等級控制電池管理系統(tǒng)執(zhí)行目標(biāo)預(yù)警操作，包括：
37、若所述熱失控狀態(tài)等級為一級，則控制電池管理系統(tǒng)向終端發(fā)送電池狀態(tài)異常的提示信號；
38、若所述熱失控狀態(tài)等級為二級，則控制電池管理系統(tǒng)向終端發(fā)送電池狀態(tài)存在風(fēng)險(xiǎn)的警報(bào)信號；
39、若所述熱失控狀態(tài)等級為三級，則控制電池管理系統(tǒng)切斷所述電池的電源并向終端發(fā)送電池處于熱狀態(tài)的警報(bào)信號。
40、根據(jù)本申請實(shí)施例的一個(gè)方面，本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對單個(gè)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述平均池化處理為：對所述池化數(shù)據(jù)值中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行平均求值，得到所述池化數(shù)據(jù)值的平均值，所述最大池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最大值，所述最小池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)可通過下述方法得出：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)先建立的長短期記憶模型包括第一層LSTM模型和第二層LSTM模型，所述將所述電池參數(shù)輸入到預(yù)先建立的長短期記憶模型中，得到所述電池的荷電狀態(tài)預(yù)測值，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取電池在充電過程中的特征數(shù)據(jù)集，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一目標(biāo)
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述熱失控狀態(tài)等級控制電池管理系統(tǒng)執(zhí)行目標(biāo)預(yù)警操作，包括：
10.一種電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警裝置，其特征在于，所述裝置包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種電池?zé)崾Э貭顟B(tài)預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對單個(gè)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述平均池化處理為：對所述池化數(shù)據(jù)值中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行平均求值，得到所述池化數(shù)據(jù)值的平均值，所述最大池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最大值，所述最小池化處理為：在所述池化數(shù)據(jù)值的所有數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)可通過下述方法得出：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)先建立的長短期記憶模型包括第一層lstm模型和第...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉國特，劉國嬌，陳思軍，
申請(專利權(quán))人：廣東雙電科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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