[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

说明书

一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法及系统，该方法包括：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。该系统包括：标准差分析单元、变异系数单元、权重单元、离散度单元以及评估单元。本发明对储能电池健康状态进行深化评估，对电池外特性状态数据进行融合分析，得到电池健康状态的全面综合评估结果。

技术领域

本发明属于电力储能领域，尤其涉及一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法及系统。

背景技术

针对超大规模电池储能系统的规模化工程应用，由于超大规模储能电站的电池组中的单体电池之间存在不一致性，因此储能电池的健康状态(SOH)评估成为了储能规模化应用的关键问题。这其中，最值得考虑的问题就是储能电池在运行中后期还能提供多少使用价值，这就需要对超大规模电池储能电站的储能电池健康状态进行分析与评估，其目的在于最大效率的延长储能电池的使用寿命，最大程度降低超大规模储能电站中的电池安全风险。现有的评估电池健康状态的方法中，需要大量实验数据，对设备要求苛刻，或者对电池寿命影响较大，不适合持续进行。亟需一种对电池实际使用不产生影响，成本低廉的评估方法。

尤其是随着动力电池退役量的不断增加，据统计，2020年动力电池出货量达到94.5GW，预计到2025年，我国动力电池梯次利用市场规模将达到282亿元。超大规模储能电站中也将包括梯次利用动力电池。在储能电站中如何最大化的发挥退役动力电池的剩余使用价值也是当前面临的主要问题之一。针对超大规模储能电站中，针对退役动力电池性能差异大、离散度高等特点，专门分析超大规模储能电站中退役电池离散度的方法，还鲜有提出。在目前常用的评估电池健康状态的方法中，测量分析结果针对性强，但是成本较高，数据处理相对复杂。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术对超大规模储能电站中储能电池的健康状态评估的不足，提供了一种超大规模储能电站储能电池健康状态的评估方法及系统。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法，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。

本发明进一步的改进在于，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。

本发明进一步的改进在于，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。

本发明进一步的改进在于，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。

本发明进一步的改进在于，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：