一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法与流程

本发明涉及储能电池安全管理，具体涉及一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法。

背景技术：

1、储能电站通常由大量磷酸铁锂电芯、模组、电池簇、电池柜或集装箱组成，具有电芯数量多、运行工况复杂、寿命周期长、现场传感器质量不均一、真实安全事故样本稀缺等特点。现有电池安全预警方法多依赖固定阈值、单一统计异常检测或单一机器学习模型，其中，基于固定阈值的方法实现简单但难以适应不同电芯特性差异、不同老化状态差异以及不同热管理条件下的工况变化，容易产生大量误报或漏报。基于统计异常检测的方法能够在一定程度上适应工况波动，但对故障演化的时序趋势和物理规律利用不足。基于机器学习的方法在特定数据集上表现良好，但模型的泛化能力和可解释性仍面临挑战。

2、然而，上述研究均聚焦于预警算法本身的改进，对于如何系统性地评价这些算法的性能优劣、如何在真实故障样本稀缺条件下进行充分测试验证、如何根据测评结果发现算法的薄弱环节并指导其迭代优化，现有技术中尚缺乏系统性的解决方案。

3、具体而言，储能电池安全预警算法的测评与优化面临若干技术瓶颈：

4、（1）真实热失控、微内短路、连接件过热等事故样本极少，导致算法难以被充分测试验证，其性能边界和适用范围难以准确界定。

5、（2）传统二分类标签只能标记“故障/正常”，不能评价安全预警所需的提前量、等级演化和定位准确性等关键能力维度。

6、（3）传感器漂移、卡滞、通信异常等现场常见问题容易被误判为电池风险，造成不必要停机或运维成本，但现有测评体系缺乏区分传感器异常与电池本体异常的判别机制。

7、（4）模型迭代通常依赖人工经验选样，难以根据算法薄弱场景进行定向补样和防退化验证。

8、因此，亟需一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法。

技术实现思路

1、本发明意在提供一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，既能准确模拟电池故障物理演化过程、又能从多维度精细化评估预警算法性能、并能够驱动算法持续优化迭代。

2、本发明提供的基础方案为：一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，包括以下步骤：

3、s1，获取储能电站的运行监测数据，所述运行监测数据至少包括电芯电压、电芯温度、电流、荷电状态、健康状态；

4、s2，基于所述运行监测数据，在真实健康运行片段上叠加满足电池物理约束的故障演化函数，生成带有风险演化趋势的合成故障样本；

5、s3，为每个合成故障样本生成多阶段预警标签，所述多阶段预警标签至少包括异常萌芽时刻、应触发一级预警时刻、应触发二级预警时刻和应触发保护或停机建议时刻；

6、s4，将待测安全预警算法在真实回放数据和所述合成故障样本上运行，获取所述待测安全预警算法输出的告警等级和预测风险对象；

7、s5，根据所述多阶段预警标签与所述待测安全预警算法的输出，计算所述待测安全预警算法的多维测评指标，所述多维测评指标至少包括提前量指标和定位准确性指标；

8、s6，根据所述多维测评指标的评估结果，从所述合成故障样本中识别导致评估结果不达标的薄弱样本，构建薄弱样本集合；

9、s7，基于所述薄弱样本集合对所述待测安全预警算法进行迭代优化，并在优化过程中施加防退化约束，使得优化后的算法在固定基准样本集上的综合评分不低于优化前算法在所述固定基准样本集上的综合评分减去允许的退化容忍度。

10、本发明的工作原理及优点在于：

11、本发明一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，既能准确模拟电池故障物理演化过程、又能从多维度精细化评估预警算法性能、并能够驱动算法持续优化迭代。重点在于：

12、第一，本发明以预警算法为直接作用对象，将其视为一个可被检验和优化的被测系统。与现有技术直接对电池进行状态判断不同，本发明接收任意待测预警算法作为输入，通过标准化流程输出其多维测评得分、薄弱样本集合和具体的优化方向，不限定待测预警算法的具体实现方式，可独立于任何具体预警算法部署并服务于算法开发者，能够适配云端模型、边缘模型、bms内嵌算法和第三方算法测评平台。

13、第二，本发明通过机理约束的故障注入技术，在真实健康运行片段上叠加满足电池物理约束的故障演化函数，主动生成带有风险演化趋势的合成故障样本。故障信号的演化规律受电化学机理约束，而背景噪声和工况变化保留真实数据特征，避免了纯仿真数据的分布偏移问题。注入起始时刻、演化速度和最终严重程度均可自由控制，能够系统性地覆盖从早期微弱征兆到严重热失控的完整演化周期，在真实事故样本稀缺情况下形成可验证、可复现、可扩展的风险测试集。

14、第三，本发明定义了包含异常萌芽时刻、应触发一级预警时刻、应触发二级预警时刻和应触发保护或停机建议时刻的多阶段标签体系，为测评提供了时间精确的参照基准，能够将预警能力的评价从“能否告警”提升至“何时告警、等级是否匹配、定位是否准确”的精细化水平。

15、第四，提前量指标可反映时间维度的灵敏度，定位准确性指标可反映空间维度的精确度。基于这两项指标的评估结果识别薄弱样本并进行定向迭代优化，能够使安全预警算法在保留原有能力的基础上提升对早期微弱征兆的识别灵敏度，最终形成针对微内短路、连接件过热和冷却退化等早期故障形态的增强型识别能力。结合以防退化约束，能够建立模型持续迭代机制，避免模型只在新增样本上提升而在原有场景中退化。

1.一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，在s2中，包括以下至少一种执行方式：

3.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述多阶段预警标签中：

4.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，还包括构建传感器可信度门控的步骤：

5.根据权利要求4所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述电压机理残差根据公式计算得到；

6.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述提前量指标的计算方式为：

7.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述定位准确性指标的计算方式为：

8.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述多维测评指标还包括以下至少一种：

9.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述薄弱样本集合定义为：

10.根据权利要求1所述的一种面向储能电池安全预警算法的测评优化方法，其特征在于，所述迭代优化中，模型参数更新表示为：