[发明专利]一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法，由设计流程、模型库和数据库组成，其特征在于：具体由数据预处理、应用类别数据库、组件特性数据库和经济分析数据库三个数据库，控制模型，电池特性模型，辅助系统模型和电池寿命模型四个模型及一套控制策略组成。

2.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法，其特征在于：所述的数据预处理包括，数据整理、数据清洗和数据构建；所述数据整理是对客户提供的数据进行数据清洗后基于时间单元进行数据构建；所述数据清洗包括，采用一段周期内某一特定数据的平均值或中间值或相邻插值进行空余变量的赋值；通过合理设定该变量的阈值检查数据是否合乎要求，将超出正常范围的数据予以删除或纠正；通过设定各数据间的相互约束和依赖关系，将逻辑上不合理或者相互矛盾的数据予以删除或纠正；所述数据构建包括，按照时间顺序将搜集到的数据进行整合；

所述的应用类别数据库包括了风电并网应用，光电并网应用，调频，调峰和柴储混合的应用场景，包括该应用场景下对储能的基本要求，实际运行的效果分析，以往的案例分析；

所述组件数据库结合了电池特性包括：锂电池电压/电流，效率，内阻，热力和衰减特性；钒液流电池电压/电流，效率，内阻，热力和衰减特性；钠硫电池电压/电流，效率，内阻，热力和衰减特性；锌溴电池电压/电流，效率，内阻，热力和衰减特性。

3.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法，其特征在于：所述的控制器模型，电池模型，辅助系统模型和电池寿命模型建立在结合了应用类别数据库和组件特性数据库的基础上，建立了系统充放电功率逻辑关系，荷电状态逻辑关系，储能变流器状态能耗逻辑关系，电池容量阻抗逻辑关系和系统温度逻辑关系。

4.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法，其特征在于：所述的控制策略输入为用户发电和负载数据，经过控制器模型，电池模型，辅助系统模型，通过对电池系统放电功率，系统能耗，电池荷电状态，储能整流器状态能耗，电池容量阻抗，充放电深度指标之间的迭代计算，输出储能系统指令、相应、电池温度、储能变流器和电池能耗、电池荷电状态的目标值。

5.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的化学电池储能应用分析方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

一、采用了特殊的数据整合处理方式，对客户数据根据空余赋值、错值去除、交叉检验等规则进行清洗，按时间顺序进行数据重构；

二、设计流程：它基于对客户应用需求的解析结合该系统构建的储能应用类别库，对客户发电，负载曲线进行分析，识别应用类别，量化系统运营参数和限制条件，制定设计优化目标函数。储能应用类别库包括风电并网、光电并网、调频、调峰和柴储混合。风电并网的场景包括风电平滑，自动有功功率调节，发电计划跟踪和弃电管理。类别库中会对不同应用场景的储能容量进行大致的规划；

三、电池BMS：选择使用的电池类型，是锂电池，钒液流还是其他电池，不同的电池具备不同的功率特性和能量特性，根据不同的电池选择，或者是电池打捆，设计系统控制策略，包括能量调度、充放电控制和电池荷电状态管理，具备系统整体控制图，系统输入是用户的发电和负载曲线，输出是电池系统的控制指令、响应、电池温度、储能变流器和电池能耗、电池荷电状态变化；

四、模型库：根据组件数据库，包括电池电压电流特性、电池效率特性、内阻、热力、电池衰减、储能变流器效率、辅助冷却系统数据建立系统运营模型，包括电池系统模型，储能变流器模型，其他接入设备模型，并且会建立电池寿命分析模型，和电池容量维持规划模型；

五、提取特征参数：进行仿真分析，对电池系统充放电功率，电池荷电状态，电池容量和阻抗，储能变流器状态，电池能耗，充放电能进行迭代计算，搜索优化设计参数，进行敏感性分析，调整储能规模，控制参数；

六、预测退化趋势：确定满足客户应用要求的电池储能系统规模，考虑电池衰减所带来的功率等变化，根据寿命分析制定容量维护计划；

七、识别并对故障进行分析：根据经济分析数据库的组件成本，运营成本，结合客户的经济数据，进行成本计算和经济可行性分析，得出储能系统的投资回报率。