【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网储能系统，特别是一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、在众多储能技术中，电化学储能系统(如锂离子电池、铅酸电池等)因其高效率、快速响应、模块化和可扩展性，已成为电网储能的主流选择。这类电池储能系统通过将多单元电池串并联形成电池组，从而满足电网对功率和容量的需求。然而，电池作为储能系统的核心组件，其性能和寿命受到多方面因素影响，包括充放电循环次数、工作温度、放电深度、负载波动以及使用环境等。当电池出现容量衰减、内阻增加、温度异常等问题时，不仅会影响储能系统的输出质量和可用性，甚至可能造成设备损坏和安全风险。此外，随着电网规模和储能容量的不断增加，电池数量庞大且分布复杂，传统的运维模式已难以满足大规模电池健康管理的要求。
2、目前，电池故障诊断技术尚未成熟，主要问题体现在以下几个方面：
3、传统的电池管理系统(bms)主要依靠电压、电流、温度等基础参数进行状态监测，难以及时捕捉早期的内阻增高、容量衰减等潜在故障信号。当故障明显表现时，往往已对储能系统运行造成不良影响，影响电网的稳定性和可靠性。在实际电网储能运行中，一旦发生电池故障，传统方法往往需要人工干预，导致维修和恢复时间较长，增加运维成本，并降低电网的可靠性和灵活性。
4、电池故障诊断独立于电网调度机制，缺乏即时联动，无法根据电池状态变化快速调整电网负荷或启用备用储能设备，削弱了储能系统在电网调峰调频和应急供电中的应对能力。
5、当前研究多依赖经验模型和简单算法，缺乏对大数据和智能算
技术实现思路
1、鉴于现有技术存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何解决传统的电池管理系统电池故障检测滞后，故障后恢复时间长，电池故障检测与电网调度脱节的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其包括，获取目标储能系统的多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据融合形成第一监测数据；
5、预设第一故障诊断模型，并将所述第一监测数据输入所述第一故障诊断模型；
6、根据所述第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断。
7、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述多源监测数据包括：
8、电池电气参数数据，所述电气参数数据包括电压、电流和温度参数；
9、电网特征数据，所述电网特征数据包括负荷功率和调度计划指标；
10、环境条件数据，所述环境条件数据包括环境温度和湿度；
11、历史运行记录数据，所述历史运行记录数据包括累计循环次数和充放电曲线。
12、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述数据融合形成第一监测数据包括：
13、对所述多源监测数据进行统一时间步长对齐；
14、提取所述多源监测数据的统计特征，所述统计特征包括均值、方差、偏度和峰度；
15、提取所述多源监测数据的时序特征，所述时序特征包括趋势特征和自相关系数；
16、提取所述多源监测数据的频域特征，所述频域特征包括功率谱密度。
17、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述第一故障诊断模型包括：
18、随机森林模型，用于诊断过充、过放、过热、内阻增高和容量衰减主要故障模式；
19、卷积神经网络模型，用于诊断短路、损坏、温度失控、充电不平衡和群体性故障复杂故障模式；
20、其中所述第一故障诊断模型的损失函数包括定位损失、置信度损失和分类损失。
21、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述根据第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断包括：
22、计算各故障类型的后验概率；
23、当某一故障类型的后验概率大于预设阈值时，判定为该类故障；
24、根据故障判定结果向电池管理系统发出预警信号。
25、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：还包括动态更新机制：
26、根据新获取的监测数据和模型预测误差，计算模型参数的增量更新值；
27、对第一故障诊断模型的参数进行在线更新；
28、根据更新后的模型重新进行故障诊断。
29、作为本专利技术所述适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的一种优选方案，其中：还包括模型评估机制：
30、计算模型在验证集上的精确率、召回率和f1分数；
31、生成混淆矩阵，分析各类故障的诊断准确性；
32、当模型评估指标低于预设标准时，触发模型重新训练流程。
33、第二方面，本专利技术实施例提供了适用于电网储能系统的电池智能故障诊断系统，其包括数据获取模块，获取目标储能系统的多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据融合形成第一监测数据；
34、预设模块，预设第一故障诊断模型，并将所述第一监测数据输入所述第一故障诊断模型；
35、输出模块，根据所述第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断。
36、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的步骤。
37、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的步骤。
38、本专利技术的有益效果为：本专利技术的方法相比于传统的故障诊断方法，如简单阈值法和传统算法，在多个应用场景下展现出更高的准确性和更快的响应时间。通过独特的特征提取策略，结合随机森林(random forest)和卷积神经网络(cnn)的分类模型分别处理主要故障模式和复杂故障模式，本方法能够精准识别电池故障的多维度特征。特征提取过程不仅包括基本的统计特征、时序特征，还融入了频域特征分析，从而捕捉到电池系统的细微变化和复杂故障模式。多维度特征提取策略大大提高了模型对不同类型故障的识别能力，并有效减少了误报和漏报的发生。此外，该方法通过实时数据处理和高效的模型推理，确保
39、本专利技术的方法在提升电网储能系统的稳定性和安全性方面表现突出，特别是在故障早期预警中的应用。通过实时监测和精准诊断，系统能够及时识别并发出预警信号，防止故障的进一步蔓延和恶化。这一机制有效提升了电网本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：包括，获取目标储能系统的多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据融合形成第一监测数据；
2.如权利要求1所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述多源监测数据包括：
3.如权利要求2所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述数据融合形成第一监测数据包括：
4.如权利要求3所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述第一故障诊断模型包括：
5.如权利要求4所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述根据第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断包括：
6.如权利要求5所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：还包括动态更新机制：
7.如权利要求6所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：还包括模型评估机制：
8.一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断系统，基于权利要求1～7任一所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：包括，获取目标储能系统的多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据融合形成第一监测数据；
2.如权利要求1所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述多源监测数据包括：
3.如权利要求2所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述数据融合形成第一监测数据包括：
4.如权利要求3所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述第一故障诊断模型包括：
5.如权利要求4所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：所述根据第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断包括：
6.如权利要求5所述的适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：还包括动态更...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞玲蓉，范强，叶华洋，文贤馗，李博文，樊磊，曾蓉，吴英豪，李煜鑫，李再鹏，徐长宝，张迅，杨涛，张洋，袁娴枚，黄军凯，吴建蓉，罗鑫，陈佳胜，付鑫怡，胡天嵩，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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