【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电化学储能领域，具体涉及一种电池安全预警方法和储能系统。
技术介绍
1、储能技术在可再生能源发展和电力系统训练中起着越来越重要的作用。随着电动汽车、可再生能源发电设施以及能源存储系统的快速普及，储能安全成为一个备受关注的话题。
2、储能安全预警是指通过监测、分析和预测储能系统中可能存在的安全风险和潜在问题，提前采取措施避免事故发生或减小事故的风险。这种预警能力对于确保储能系统的运行安全、防范事故风险、保护设备和人员的安全至关重要。
3、然而，目前相关研究主要是对集中式储能系统进行电池安全预警处理，但是如何对分布式储能系统进行端云协同的电池安全预警处理，还需要进一步研究。
技术实现思路
1、为了提高云端bms对电池安全预警的准确性，云端bms需要利用储能系统中的各个储能设备所上传的数据来对云端bms的电池安全预警模型进行训练。这些储能设备所上传的数据最终会组成一个数据全集，但是当储能系统中的储能设备数量较多且所上报的数据量较大时，数据全集会呈现较大的数据量较大。同时，不同储能设备所上报的数据存在一定的差异性，这也使得数据全集中存在互不关联的数据。当云端bms统一利用数据全集来进行电池安全预警模型的训练时，因数据全集呈现数据量较大、数据关联性差等特点而导致训练效率低和准确性低。基于此，本申请提供一种储能的电池安全预警方法。基于此，本申请提供如下多个方面内容。
2、第一方面，为本申请的一种储能系统，包括云端电池管理系统(batterymana
3、可选的，云端bms可以看作软件即服务(software as a service，saas)的一部分。这样，通过将bms部署在云端，用户可以享受云计算的优势，如灵活性、可扩展性、易于管理和高级功能支持，使得用户可以通过云平台的界面或api与云端bms进行交互，实现对储能设备的监控和管理。
4、可选的，储能设备可以在多个领域中得到广泛应用。例如，与可再生能源结合使用时，储能设备可以平滑可再生能源的波动，并提供稳定的电力输出；在微电网或电网场景中，储能设备可以作为独立的电源系统，提供可靠的备用电力；在电动汽车领域，储能设备是电动汽车的重要组成部分，为其提供动力等。
5、第二方面，为本申请的一种电池安全预警方法，包括：
6、云端bms可以建立不同的电池生命周期等级对应不同的电池安全预警模型，实现建立电池生命周期与电池安全预警之间的对应关系。这样，云端bms可以根据这些储能设备所上传的数据来确定不同储能设备各自所属的电池生命周期等级，再根据这些电池生命周期等级来针对性的将数据全集进行子集划分，得到这些电池生命周期等级各自所对应的一个数据子集，最后根据各自电池生命周期等级所对应的数据子集来对各自电池生命周期等级所对应的电池安全预警模型进行训练。
7、可见，相比于数据全集，电池生命周期等级所对应的数据子集具有较小的数据量，且数据子集中的数据按照电池生命周期等级聚合在一起，具有相互关联性。同时，电池生命周期等级所对应的数据子集只能对该电池生命周期等级所对应的电池安全预警模型进行训练，避免利用其他非关联性的数据训练，从而有利于提高训练效率和准确性。
8、可选的，储能设备所上传的数据，包括电池数据和/或特征数据。需要说明的是，储能系统中的各个储能设备可以实时对自身的电池进行数据采集，从而采集到电池数据。同时，各个储能设备可以将各自所采集的电池数据上传给云端bms。另外，各个储能设备可以对各自所采集的电池数据进行特征计算，得到各自的特征数据。当然，各个储能设备也可以将各自所获取的电池数据上传给云端bms，再由云端bms根据储能设备各自的电池数据进行特征计算，得到各自的特征数据。
9、可选的，电池数据可以包括电池标识(id)、电压、电流、温度、初始电池容量、寿命终止(end of life，eol)电池容量、累积工作时长/使用寿命、电池充放电循环次数、初始电池内阻中的至少一项。
10、可选的，特征数据包括以下至少一项：电压/压差/电流/温度/温差的梯度和梯度变化率、漏电流、k值、soc、健康状态(state of health，soh)、电池内阻增大率、电池容量衰减率、电池峰值功率、剩余电池充放电循环次数、充放电库仑效率(coulombic efficiency，ce)。
11、可选的，电池生命周期等级用于表征储能设备的电池所处的电池生命周期阶段或者使用状态。例如，若电池生命周期等级越高，则说明储能设备的电池所处的电池生命周期越长，还能使用很长时间；若电池生命周期等级越低，则说明储能设备的电池所处的电池生命周期越短，还能使用很短时间。
12、可选的，电池安全预警模型是一种基于数据分析和机器学习技术的模型，旨在监测和预测电池的安全状况，并及时发出预警以避免潜在的危险情况。例如，将电池数据输入电池安全预警模型，输出电池安全预警结果。
13、可选的，云端bms的电池安全预警模型是基于电池生命周期等级分类所建模的。也就是说，云端bms会基于电池生命周期与电池安全预警之间的对应关系来创建多个电池安全预警模型，且这些电池安全预警模型各自对应不同的电池生命周期等级。
14、可选的，云端bms的电池安全预警模型属于高阶模型，具有高阶功能。这样，云端bms可以利用储能设备所上传的特征数据来对这些电池安全预警模型进行不断训练，使得这些电池安全预警模型所预测的电池安全预警结果更加准确，从而提高云端bms对电池安全预警的准确性。
15、可选的，云端bms可以将储能设备的特征数据中的全部或部分数据输入自身的电池安全预警模型，输出电池安全预警结果，并按照电池安全预警结果进行电池安全预警。
16、可选的，云端bms可以对自身的电池安全预警模型所提供的功能进行显示。这样，通过对电池安全预警模型所提供的功能进行显示，以便用户能够直观查看。
17、可选的，云端bms的电池安全预警模型称为“第一电池安全预警模型”。这样，便于与储能设备的电池安全预警模型进行区分描述。
18、可选的，储能设备所属的电池生命周期等级可以根据储能设备的特征数据中的全部或部分数据确定。这是因为，储能设备的特征数据可以反映该储能设备的电池的使用状态，因此根据特征数据中的全部或部分数据可以准确且有效的确定该储能设备所属的电池生命周期等级。
19、例如，云端bms可以对电池生命周期等级进行建模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池安全预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据全集确定所述多个储能设备中每个储能设备所属的一个电池生命周期等级，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据全集确定所述多个储能设备中每个储能设备所属的一个电池生命周期等级，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述数据全集中确定M个所述电池生命周期等级各自所对应的一个数据子集，得到M
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述特征数据，包括以下至少一项：
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据M个所述数据子集对所述云端BMS的M个第一电池安全预警模型进行训练，包括：
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据M个所述数据子集对所述云端BMS的M个第一电池安全预警模型进行训练之后，还包括：
11.一种电池安全预警方法，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述特征数据中的全部或部分数据用于确定所述储能设备所属的一个电池生命周期等级；
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述对所述电池数据进行特征计算以得到所述储能设备的特征数据之后，还包括：
14.根据权利要求11-13任一项所述的方法，其特征在于，在所述向储能系统中的云端BMS发送所述特征数据之后，还包括：
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在所述接收来自所述云端BMS的一个训练完成的所述第一电池安全预警模型之后，还包括：
16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在接收来自所述云端BMS的一个训练完成的所述第一电池安全预警模型之后，还包括：
17.一种云端电池管理系统BMS，其特征在于，包括：
18.一种储能设备，其特征在于，包括：
19.一种储能系统，其特征在于，包括如权利要求17所述的云端电池管理系统BMS和如权利要求18所述的储能设备。
20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被执行时实现权利要求1-16中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电池安全预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据全集确定所述多个储能设备中每个储能设备所属的一个电池生命周期等级，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据全集确定所述多个储能设备中每个储能设备所属的一个电池生命周期等级，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个储能设备中每个储能设备的特征数据，确定所述多个储能设备中每个储能设备的最终电池充放电循环次数，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述数据全集中确定m个所述电池生命周期等级各自所对应的一个数据子集，得到m个所述数据子集，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述特征数据，包括以下至少一项：
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据m个所述数据子集对所述云端bms的m个第一电池安全预警模型进行训练，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：陆振波，熊诚，杜若阳，
申请(专利权)人：华为数字能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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