一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法。记录电池串联模组中各电池单体的充放电电压和电流；计算串联模组中各电池单体当前时刻相较于上一时刻的电压变化；得到数据分为充电或搁置或放电，对数据进行预处理；计算余弦相似性；进行后处理；对各单体之间余弦相似度进行故障判断，若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均小于零时，则某节电池单体在当前时刻出现内短路故障；否则某节电池单体为正常单体。本发明专利技术用以解决基于电池一致性的内短路诊断算法在磷酸铁锂电池上性能受限的问题，以及电池模组中电池单体一致性不好情况下电池模组内短路故障的安全预警问题。故障的安全预警问题。故障的安全预警问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法


[0001]本专利技术属于新能源储能领域；具体涉及一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法。

技术介绍

[0002]如今，我国新能源产业蓬勃发展，电池的梯次利用和储能应用成为日益关注的热点，但由此衍生的安全性问题也日益突出，对于电池的各种安全性问题，往往与电池的内短路有密切联系，电池的内短路可以看做是导致电池热失控的共性关键环节，而现有的基于电池一致性的内短路诊断算法，对电池模组中电池单体的一致性有高的要求，电池单体之间的一致性差异越大，其诊断算法的性能下降约严重，在极端情况下甚至会出现失效的风险。此外，在储能应用场景下，往往采用磷酸铁锂电池作为储能单元，而磷酸铁锂电池有着极为平缓的充放电电压曲线，电池状态的外部观测与电池的内部状态的对应关系在极不明显，这对于基于一致性的内短路故障诊断方法的状态估计也造成了极大的负面影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法，用以解决基于电池一致性的内短路诊断算法在磷酸铁锂电池上性能受限的问题，以及电池模组中电池单体一致性不好情况下电池模组内短路故障的安全预警问题。
[0004]本专利技术通过以下技术方案实现：
[0005]一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法，所述短路故障诊断方法具体包括以下步骤：
[0006]步骤1：记录电池串联模组中各电池单体的充放电电压和电流；
[0007]步骤2：基于步骤1记录的单体充放电电压和电流，计算串联模组中各电池单体当前时刻相较于上一时刻的电压变化；
[0008]步骤3：对步骤2得到的电压数据分为充电或搁置或放电三种情况对数据进行预处理；
[0009]步骤4：基于步骤3预处理的电压数据，计算余弦相似性；
[0010]步骤5：对步骤4余弦相似性的计算结果进行后处理，将单对余弦相似度较低的情况认定为噪声的影响，并将其替换为当前时刻各单体之间余弦相似度的中位数；
[0011]步骤6：基于步骤5后处理的各单体之间余弦相似度进行故障判断，若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均小于零时，则进行步骤7；若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均不小于零时或其中之一小于零时刻，则进行步骤8；
[0012]步骤7：某节电池单体在当前时刻出现内短路故障；
[0013]步骤8：某节电池单体为正常单体。
[0014]进一步的，所述步骤3的充电或搁置或放电三种情况可归纳为充电或搁置为一种
情况，放电为另一种情况；
[0015]当电池模组处于充电或搁置情况，在步骤2获得的电压变化数据上叠加一个常量，该常量取值应大于噪声的标准差，且小于由故障导致的电压降；
[0016]当电池模组处于放电情况，首先对步骤2获得的电压变化数据取绝对值的相反数，并在此基础上减去一个常量，得到新的电压变化数据，且该常量取值应大于噪声的标准差，且小于由故障导致的电压降；
[0017]考虑到电池放电电压变化缓慢的特性，设电池单体当前时刻电压变化量等于上一时刻的电压变化量，将上一时刻的电压变化量的负二倍加到当前时刻，得到新的数据列。
[0018]进一步的，所述步骤4计算余弦相似性具体包括以下步骤：
[0019]步骤4.1：计算特征向量纵坐标的增益倍数K；
[0020]步骤4.2：获得用以计算余弦相似性的特征向量，特征向量的横坐标为当前时刻的电流，充电为正，放电为负；特征向量的纵坐标为电池单体相较于上一时刻的电压变化乘以步骤4.1中的增益倍数；
[0021]步骤4.3：计算得到的特征向量之间夹角的余弦值，并以此表征各电池单体与相邻电池单体在同一电流激励下电压响应的相似性。
[0022]进一步的，所述步骤4.1增益倍数K＝K1
×
K2，其中K1为基础放大倍数，K2为电流修正系数。
[0023]进一步的，所述步骤4.2中获得用以计算余弦相似性的特征向量具体为，构建特征向量的数据为串联模组的当前时刻的电流和单体电压变化，即特征向量的横坐标为串联模组当前时刻的电流，充电为正，放电为负；特征向量的纵坐标为电池单体相较于上一时刻的电压变化乘以步骤4.1中的增益倍数K。
[0024]进一步的，所述步骤4.3中特征向量之间夹角的余弦值通过以下公式计算：
[0025][0026]其中，cos(a1，a2)代表特征向量a1和a2夹角的余弦值，等式右侧的分子代表特征向量a1和a2的乘积，分母代表特征向量a1和a2模值的乘积。
[0027]本专利技术的有益效果是：
[0028]本专利技术具有计算量小，计算复杂度低的优点，不受制于电池模型的精度，对电池模组内电池单体的不一致性有很大的耐受性，本质上只关注电池单体在同一激励下的响应趋势，适合在储能场景和梯次利用场景的电池内短路故障安全预警中使用。
附图说明
[0029]附图1是本专利技术的方法流程图。
[0030]附图2是本专利技术的验证图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]实施例1
[0033]一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法，所述短路故障诊断方法具体包括以下步骤：
[0034]步骤1：记录电池串联模组中各电池单体的充放电电压和电流；
[0035]步骤2：基于步骤1记录的单体充放电电压和电流，计算串联模组中各电池单体当前时刻相较于上一时刻的电压变化；
[0036]步骤3：对步骤2得到的电压数据分为充电或搁置或放电三种情况对数据进行预处理；
[0037]步骤4：基于步骤3预处理的电压数据，计算余弦相似性；
[0038]步骤5：对步骤4余弦相似性的计算结果进行后处理，将单对余弦相似度较低的情况认定为噪声的影响，并将其替换为当前时刻各单体之间余弦相似度的中位数；将较低的评价标准设为单对余弦相似度小于等于0.4，该取值根据测量设备的精度选取；
[0039]步骤6：基于步骤5后处理的各单体之间余弦相似度进行故障判断，对于正常电池单体，各电池单体在同一电流激励下的的电压响应呈现强相关性，体现为特征向量之间的夹角为锐角，特征向量计算出的余弦相似度大于零；而对于出现了内短路故障的电池单体，其特征向量与其他电池单体的特征向量之间的夹角为钝角，特征向量计算出的余弦相似度小于零，根据这一特征，若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均小于零时，则进行步骤7；若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均不小于零时或其中之一小于零时刻，则进行步骤8；
[0040]步骤7：某节电池单体在当前时刻出现内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法，其特征在于，所述短路故障诊断方法具体包括以下步骤：步骤1：记录电池串联模组中各电池单体的充放电电压和电流；步骤2：基于步骤1记录的单体充放电电压和电流，计算串联模组中各电池单体当前时刻相较于上一时刻的电压变化；步骤3：对步骤2得到的电压数据分为充电或搁置或放电三种情况对数据进行预处理；步骤4：基于步骤3预处理的电压数据，计算余弦相似性；步骤5：对步骤4余弦相似性的计算结果进行后处理，将单对余弦相似度较低的情况认定为噪声的影响，并将其替换为当前时刻各单体之间余弦相似度的中位数；步骤6：基于步骤5后处理的各单体之间余弦相似度进行故障判断，若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均小于零时，则进行步骤7；若当某节电池单体与相邻单体的余弦相似度均不小于零时或其中之一小于零时刻，则进行步骤8；步骤7：某节电池单体在当前时刻出现内短路故障；步骤8：某节电池单体为正常单体。2.根据权利要求1所述一种基于电压余弦相似性的电池串联模组内短路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3的充电或搁置或放电三种情况可归纳为充电或搁置为一种情况，放电为另一种情况；当串联模组处于充电或搁置情况，在步骤2获得的电压变化数据上叠加一个常量，该常量取值应大于噪声的标准差，且小于由故障导致的电压降；当串联模组处于放电情况，首先对步骤2获得的电压变化数据取绝对值的相反数，并在此基础上减去一个常量，得到新的电压变化数据，且该常量取值应大于噪声的标准差，且小于由故障导致的电压降；考虑到电池放电电压变化缓...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓刚，温涛，杜玖玉，周美兰，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：