[发明专利]一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法及系统

权利要求书

1.一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，包括：

对预设的评估指标与储能电池健康状态的关联关系模型进行标准差分析，得到影响各评估指标离散度的总体标准差和样本相对标准差；

将总体标准差与电池外特性状态数据平均数做商，得到影响各评估指标离散度的变异系数；

将评估指标基于最大隶属度原则进行衡量，得到评估指标的权重；

根据各评估指标的样本相对标准差、变异系数和权重设定的综合比例，得到各评估指标的离散度大小；

根据所述离散度大小，确定电池健康状态。

2.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，所述预设的电池外特性状态数据与储能电池健康状态的关联关系模型为：

f(x)＝f(q·T·R·Uocv·SOC·t)

其中，t为时间，q为电池容量，T为电池温度，R为电池内阻，Uocv为电池电压，SOC为电池荷电状态。

3.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，所述电池外特性状态数据是通过分析电池运行状态特性得到的。

4.根据权利要求3所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，所述电池外特性状态数据包括电池内阻、电池电压、电池荷电状态、电池温度和电池容量。

5.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，影响各评估指标离散度的总体标准差和样本相对标准差的计算方法如下：

其中，为x的算术平均数；s为样本标准差；S(σ)为总体标准差；n为样本数；S_rel为样本相对标准差。

6.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，影响各评估指标离散度的变异系数C_v的计算方法如下：

C_v＝S(σ)/μ

其中，S(σ)为总体标准差，μ为电池外特性状态数据平均数。

7.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，评估指标的权重ω’的计算方法如下：

ω’＝(ω₁,ω₂,···,ω₅)

其中，ω₁,ω₂,···,ω₅分别为各个评估指标离散的权重。

8.根据权利要求1所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，其特征在于，根据各评估指标的样本相对标准差、变异系数和权重的综合比例，得到各评估指标的离散度大小，具体为：

σ_SOH＝f(S_rel,C_v,ω’)

其中σ_SOH为各评估指标的离散度大小，S_rel为样本相对标准差，C_v为影响各评估指标离散度的变异系数，ω’为评估指标的权重。

9.一种超大规模储能电站电池健康状态的评估系统，其特征在于，包括：

标准差分析单元，用于对预设的评估指标与储能电池健康状态的关联关系模型进行标准差分析，得到影响各评估指标离散度的总体标准差和样本相对标准差；

变异系数单元，用于将总体标准差与电池外特性状态数据平均数做商，得到影响各评估指标离散度的变异系数；

权重单元，用于将评估指标基于最大隶属度原则进行衡量，得到评估指标的权重；

离散度单元，用于根据各评估指标的样本相对标准差、变异系数和权重设定的综合比例，得到各评估指标的离散度大小；

评估单元，用于根据所述离散度大小，确定电池健康状态。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8中任意一项所述的一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法。