一种储能电站主动安防方法与流程

本发明涉及储能电站安全监测与主动防控，尤其涉及一种储能电站主动安防方法。

背景技术：

1、储能电站作为新型电力系统的重要调节资源，其安全稳定运行直接关系到电网可靠性和能源供应安全。随着电化学储能电站规模化、集群化应用，电池热失控、绝缘劣化、电解液泄漏、可燃气体积聚以及设备联动失效等风险呈现多因素耦合和阶段性演化特征，传统仅依赖单一阈值报警的安防方式已难以满足早期识别和主动防控要求。

2、公开公开号为cn116520165a、名称为《一种电池储能电站预警方法、系统、设备及存储介质》的中国专利申请公开了一种采集电池储能电站多源运行数据、进行数据分析并输出风险预警的技术路线，该路线能够利用电压、电流、温度、绝缘电阻等运行数据对储能电站安全风险进行识别，并根据风险等级触发相应预警或处置措施。

3、然而，上述现有技术仍主要围绕常规运行数据和风险等级判断展开，在储能电站热失控等事故的早期阶段，电、热、气、力、绝缘等风险要素之间存在先后演化和相互印证关系，若仅对部分参数进行独立判断，容易造成风险感知维度不完整、预警分级与事故演化阶段不匹配以及预警后响应策略缺少闭环优化的问题。因此，需要一种能够在现有储能电站基础设施上实现全要素感知、多要素关联分析、四级精准预警和主动分级响应的技术方案。

技术实现思路

1、技术问题

2、本发明针对现有储能电站预警技术中风险感知要素不完整、多源数据关联不足、预警等级与风险演化阶段匹配度不高以及主动响应缺少闭环优化的问题，提出储能电站主动安防方法，以提升储能电站风险早期识别和主动防控能力。

3、为解决上述技术问题，第一方面本发明提供一种储能电站主动安防方法，包括：采集储能电站中电学、热学、气体、力学和绝缘五类风险要素数据，形成全要素感知数据；对所述全要素感知数据进行滤波去噪、异常值剔除和特征提取，得到各类风险要素的关键特征指标；基于风险演化机理对所述关键特征指标进行多要素关联分析，识别至少两类风险要素之间的组合异常或序列异常，并生成风险态势指数；依据所述风险态势指数以及关键特征指标触发结果，按照就高不就低原则确定四级预警等级；根据所述四级预警等级执行对应的主动分级响应策略，并根据响应效果评估结果优化预警判定阈值和关联规则。

4、进一步地，所述五类风险要素数据包括电学特征参数、热特征参数、气体特征参数、力学特征参数和绝缘特征参数，所述电学特征参数包括电池单体或模组的内阻变化率和电压不一致性，所述热特征参数包括温升速率和温差分布，所述气体特征参数包括可燃气体浓度以及电解液分解产物信息，所述力学特征参数包括电池包内压和壳体应变，所述绝缘特征参数包括电池包或供电回路的绝缘电阻。

5、进一步地，对各类风险要素数据进行统一时间标定和数据完整性检查；对同一电池包或同一电池簇内的同类参数进行横向差异分析；对同一测点或同一设备单元的连续采样数据进行趋势变化分析；输出用于多要素关联分析的单要素异常标记、变化率标记和趋势标记。

6、进一步地，所述多要素关联分析包括：建立风险要素之间的关联规则库；当内阻升高、温升加速、特征气体检出、内压升高、应变变化或绝缘电阻下降中的至少两类特征在预设关联时间窗内同时发生或按预设顺序发生时，识别为组合异常或序列异常；根据组合异常或序列异常的类型、数量、严重程度和持续状态生成所述风险态势指数。

7、进一步地，所述四级预警等级包括四级预警、三级预警、二级预警和一级预警，所述四级预警对应隐患萌芽阶段，所述三级预警对应风险发展阶段，所述二级预警对应危险逼近阶段，所述一级预警对应事故临界阶段；当任一关键特征指标达到高于当前风险态势指数所对应等级的触发条件时，将预警等级上调至该关键特征指标对应的更高等级。

8、进一步地，所述主动分级响应策略包括：在四级预警时输出关注提示并提高巡检频次；在三级预警时输出声光警告并通知运维人员现场排查；在二级预警时通知电站值班人员和上级监控中心并启动应急预案准备；在一级预警时联动消防灭火系统、故障回路断电系统或排烟通风系统执行主动应急处置。

9、进一步地，所述优化预警判定阈值和关联规则包括：记录每次预警事件的预警等级、触发特征、响应措施、响应时效和风险解除结果；根据所述响应效果评估结果调整所述风险态势指数的计算权重、关键特征指标触发条件或关联规则库中的组合异常判定条件。

10、相对于现有技术，本发明的有益效果：

11、本发明通过采用电学、热学、气体、力学和绝缘五类风险要素的全要素感知方式，本发明能够减少仅依赖温度、电压等常规参数造成的感知盲区，使电池热失控、绝缘劣化、电解液分解和内压异常等早期征兆能够在同一数据框架下被识别。

12、通过多要素关联分析，本发明将单点参数报警转化为组合异常或序列异常识别，能够利用内阻升高、温升加速、特征气体检出、绝缘电阻下降等信号之间的相互印证关系，提高预警判断与实际风险演化过程的匹配度，降低单一参数误报或漏报对安防判断的影响。

13、通过将风险演化阶段与四级预警等级相对应，并采用风险态势指数与关键特征指标触发相结合的就高不就低原则，本发明能够在不同风险阶段输出差异化预警结果，为巡检加强、现场排查、应急准备和自动联动处置提供明确的技术依据。

14、通过响应效果评估和模型持续优化，本发明能够根据实际预警处置结果对阈值、权重和关联规则进行迭代调整，使储能电站主动安防系统具备持续校准能力，适用于新建或存量储能电站的安防升级。

1.一种储能电站主动安防方法，其特征在于，包括：采集储能电站中电学、热学、气体、力学和绝缘五类风险要素数据，形成全要素感知数据；对所述全要素感知数据进行滤波去噪、异常值剔除和特征提取，得到各类风险要素的关键特征指标；基于风险演化机理对所述关键特征指标进行多要素关联分析，识别至少两类风险要素之间的组合异常或序列异常，并生成风险态势指数；依据所述风险态势指数以及关键特征指标触发结果，按照就高不就低原则确定四级预警等级；根据所述四级预警等级执行对应的主动分级响应策略，并根据响应效果评估结果优化预警判定阈值和关联规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述五类风险要素数据包括电学特征参数、热特征参数、气体特征参数、力学特征参数和绝缘特征参数，所述电学特征参数包括电池单体或模组的内阻变化率和电压不一致性，所述热特征参数包括温升速率和温差分布，所述气体特征参数包括可燃气体浓度以及电解液分解产物信息，所述力学特征参数包括电池包内压和壳体应变，所述绝缘特征参数包括电池包或供电回路的绝缘电阻。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取包括：对各类风险要素数据进行统一时间标定和数据完整性检查；对同一电池包或同一电池簇内的同类参数进行横向差异分析；对同一测点或同一设备单元的连续采样数据进行趋势变化分析；输出用于多要素关联分析的单要素异常标记、变化率标记和趋势标记。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多要素关联分析包括：建立风险要素之间的关联规则库；当内阻升高、温升加速、特征气体检出、内压升高、应变变化或绝缘电阻下降中的至少两类特征在预设关联时间窗内同时发生或按预设顺序发生时，识别为组合异常或序列异常；根据组合异常或序列异常的类型、数量、严重程度和持续状态生成所述风险态势指数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述四级预警等级包括四级预警、三级预警、二级预警和一级预警，所述四级预警对应隐患萌芽阶段，所述三级预警对应风险发展阶段，所述二级预警对应危险逼近阶段，所述一级预警对应事故临界阶段；当任一关键特征指标达到高于当前风险态势指数所对应等级的触发条件时，将预警等级上调至该关键特征指标对应的更高等级。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述主动分级响应策略包括：在四级预警时输出关注提示并提高巡检频次；在三级预警时输出声光警告并通知运维人员现场排查；在二级预警时通知电站值班人员和上级监控中心并启动应急预案准备；在一级预警时联动消防灭火系统、故障回路断电系统或排烟通风系统执行主动应急处置。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化预警判定阈值和关联规则包括：记录每次预警事件的预警等级、触发特征、响应措施、响应时效和风险解除结果；根据所述响应效果评估结果调整所述风险态势指数的计算权重、关键特征指标触发条件或关联规则库中的组合异常判定条件。