一种储能电池衰减趋势预测方法及系统与流程

本发明涉及储能电池健康状态评估与寿命预测，具体为一种储能电池衰减趋势预测方法及系统。

背景技术：

1、当前储能电站运营企业普遍采用单站级容量监控结合定期人工抽检的电池健康管理模式，随着电站逐步参与调峰、调频、备用等多类电网辅助服务，电池运行工况切换频繁，充放电倍率波动幅度大，同站不同电芯簇的衰减速率差异持续拉大。企业日常运维需同时把控整站可用容量裕度、单体电池健康状态与早期衰减异常风险，传统依赖人工巡检与简单容量时序拟合的管理方式，已无法匹配百兆瓦级储能电站精细化运营的需求，电池衰减预测的精准度与可解释性，直接影响电站的全生命周期收益与运行安全性。

2、现有应用于企业现场的衰减预测方法多采用纯数据驱动的时序拟合模型，仅能输出单维度容量剩余率结果，无法定位衰减加速的内在诱因，运维人员需逐一排查异常电芯簇，排查效率低且易遗漏早期故障隐患。部分采用电化学机理模型的预测方案参数标定流程复杂，需依赖大量实验室标准老化数据，面对电站实际运行中环境温变、工况切换、集群不一致性等复杂条件，模型适配性差，预测误差波动幅度大。同时现有方法普遍将衰减预测与运维执行割裂，无法基于预测结果直接生成可落地的运维指令，难以实现真正的预防性运维，企业运维成本与电池非计划退役风险居高不下。

3、综上，现有电池衰减预测技术无法同时满足高精度预测、故障诱因溯源、多工况适配与运维联动的现场实际需求，已成为制约储能电站运营效率提升、全生命周期成本管控的关键技术瓶颈，需要开发一套适配电站真实运行场景的衰减趋势预测与故障联动分析方案。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种储能电池衰减趋势预测方法及系统，它能够通过采集储能电池多维度运行与电化学特征数据，经清洗对齐与特征提取构建标准化基础健康特征集，提取四类故障前兆特征形成中间因果变量集；搭建因果推理网络架构，通过自定义因果效应系数量化故障前兆与衰减加速的关联关系，结合带因果正则约束的损失函数完成多源数据联合训练；实时运行时同步输出三级粒度容量衰减趋势与故障发生概率，匹配生成分级运维决策，配套工况自适应与增量更新机制保障模型长期稳定性，实现衰减预测与故障溯源的深度联动。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种储能电池衰减趋势预测方法，该方法的具体步骤为：

3、步骤1、采集储能电池的全维度运行时序数据与电化学特征数据，完成数据清洗与时序对齐预处理后提取多维度参数，构建基础健康特征集；

4、步骤2、从基础健康特征集中识别并提取多类电池故障前兆特征，构建包含内阻突变特征、析锂风险特征、极片极化特征、sei膜增厚特征的中间因果变量集；

5、步骤3、构建基于因果推理网络的衰减预测模型，将中间因果变量集作为容量衰减过程的中介因果节点，通过因果结构发现与自定义因果效应系数量化，挖掘各类故障前兆与容量衰减加速之间的量化关联关系；

6、步骤4、采用储能电站历史运行数据与电池全生命周期老化实验数据组成的多源数据集，完成模型联合训练与参数优化；

7、步骤5、将实时采集的电池运行数据输入训练完成的衰减预测模型，同步输出未来12个月内的电池容量衰减趋势曲线、衰减加速节点对应的潜在故障类型及各类故障的发生概率；所述容量衰减趋势包含电芯级、簇级和站级三个粒度，以适配单体运维和整站调度规划的不同需求；

8、步骤6、基于输出的容量衰减趋势与故障定位结果，生成匹配的预防性运维决策指令并推送至储能电站运维管理系统执行；

9、步骤7、启动增量在线更新机制，按固定周期迭代模型边缘参数，适配电池全生命周期的衰减特性变化。

10、进一步地，所述步骤1中，通过电池管理系统按1次/min的频率采集单电芯的电压、电流、温度与直流内阻数据，按1次/d的频率采集1hz-10khz频段的宽频电化学阻抗谱数据，同步接入站级环境监测装置获取环境温湿度数据与运维管理系统的历史操作记录，采用3σ准则剔除超出正常波动范围的异常采样值，通过线性插值完成多源数据的秒级时序对齐，采用窗口长度为10个充放电循环的滑动平均滤波消除采样噪声，按完整充放电循环对时序数据进行分段标注，提取单循环容量衰减量、平均充放电倍率、充放电深度、最高温度、最低温度、温度波动率、内阻均值、电压平台时长、充电末端电压升高速率、放电末端电压下降速率、循环间隔时长、环境日均温差共12项运行特征参数，纳入工况类型与运维动作记录作为辅助特征，采用最大最小归一化方法将所有特征映射至0-1区间，形成维度统一的标准化基础健康特征集。

11、更进一步地，所述步骤2中，针对内阻突变特征，基于长度为10个充放电循环的滑动窗口计算内阻的短时波动率与相对偏移量，相对偏移量为窗口内阻均值与基准内阻的差值占基准内阻的比例，当单窗口内内阻相对偏移量超过5%时标记为有效内阻突变特征，该阈值由磷酸铁锂电池正常老化过程中的内阻波动范围标定，针对析锂风险特征，提取环境温度低于5℃时充电末端的电压平台偏移量与差分电压峰值变化量，结合充电倍率参数加权计算析锂风险表征值，针对极片极化特征，提取恒流充电阶段的电压上升速率与电化学阻抗谱中极化阻抗占总阻抗的比例，二者按0.4与0.6的权重加权计算得到极片极化程度值，针对sei膜增厚特征，提取电化学阻抗谱低频段的阻抗斜率与实轴截距变化量作为间接表征参数，所有前兆特征均按单充放电循环维度完成标准化计算，共同构成维度为4的中间因果变量集。

12、更进一步地，所述步骤3中，采用自定义因果效应系数公式计算每类故障前兆对衰减加速的贡献程度，公式为：，其中为第类故障前兆对容量衰减加速的因果效应系数，取值范围0-1，数值越大表征该前兆对衰减加速的驱动作用越强，为第类故障前兆的电化学先验权重，根据各衰减机理对活性锂损失的贡献度结合混合功率脉冲特性测试与容量增量曲线分析共同标定，具体取值需基于特定电芯型号的老化数据确定，本实施例中提供一组优选值如下，内阻突变、析锂风险、极片极化、sei膜增厚对应的先验权重分别为0.25、0.35、0.2、0.2，所有权重之和为1，为第类故障前兆的特征强度系数，用于控制故障特征幅值向衰减速率映射的非线性响应速率，其值通过最小二乘法拟合历史运行数据中故障特征幅值与对应时段衰减速率的s型函数关系获得。在磷酸铁锂体系下，各类前兆的α_i优选取值范围为1.5~3.5，本实施例分别取2.8、3.2、2.1和1.9，实际工程中需随电芯老化阶段微调，为第类故障前兆特征的当前幅值与基准幅值的差值，基准幅值取自电池投运前30个循环的特征平均值，为电池标称容量，单位为ah，为第类故障前兆的电化学一致性校验系数，取值范围0.8-1.2，用于修正纯数据统计中可能产生的虚假相关性；其标定方式为：利用等效电路模型仿真该故障特征下的理论衰减速率，与相同工况下的实测衰减速率取比值，仿真值与实测值偏差小于5%时取1，偏差每增大1%对应系数调整0.02，以保障因果关系的物理真实性。

13、更进一步地，所述步骤4中，采用融合因果正则约束的自定义损失函数进行模型参数迭代优化，公式为：，其中为模型总损失值，为容量衰减预测值与真实值的均方误差，为因果正则项的权重系数，用于平衡预测精度与因果一致性，优选范围为0.1~0.5，本实施例取0.3，该值通过在验证集上网格搜索确定，以预测误差与因果系数偏差的综合评分最优为准，为模型输出的第类故障前兆的因果效应系数，为通过加速老化实验结合非原位电化学表征测得的第类故障前兆的真实因果效应基准值，求和项为对4类故障前兆的因果效应系数偏差平方进行累加运算，训练过程中通过反向传播算法迭代更新网络参数，使总损失值持续下降直至收敛，确保模型输出的因果关联关系符合真实电化学衰减规律，避免纯数据驱动模型出现的虚假关联问题。

14、更进一步地，所述步骤5中，构建电芯级、簇级、站级三级粒度的协同输出机制，自下而上完成预测结果的汇聚计算，电芯级预测结果按串联关系取容量最小值得到单簇容量衰减趋势，簇级结果按并联关系累加容量得到站级整体容量衰减趋势，自上而下完成统计规律修正，基于站级全量电芯的衰减统计分布特征计算集群衰减偏差修正系数，修正系数取同簇内所有电芯实测衰减偏差的中位数与均值的比值，对单电芯的预测结果进行偏差校正，消除单电芯测量噪声带来的个体预测偏差，输出内容包含未来12个月的容量剩余率预测曲线，标注衰减速率超过正常阈值的时间节点与衰减速率增幅数值，正常阈值取电池标称衰减速率的1.5倍，支持用户按需切换不同粒度的预测视图，同时满足整站容量规划与单电芯运维的双重需求。

15、更进一步地，所述步骤6中，预先构建故障类型与运维策略的映射规则库，针对析锂风险概率高于0.7的电芯簇，生成充电倍率下调至0.5c与环境温度低于5℃时启动预热系统的运维指令，针对内阻突变概率高于0.6的电芯簇，生成单体内阻复测与主动均衡运维的任务指令，均衡压差控制在10mv以内，针对极片极化程度高于基准值20%的电芯簇，生成充放电深度下调至80%的调整建议，基于故障发生概率、影响电芯占比、预计衰减速率增幅三个维度计算运维优先级得分，优先级得分等于故障发生概率乘以0.4加影响电芯占比乘以0.3加预计衰减速率增幅乘以0.3，得分范围0-1，按从高到低排序，所有运维指令按优先级排序后形成标准化任务清单，通过数据接口推送至储能电站运维管理系统，自动关联对应电芯簇的位置信息与历史运维记录。

16、更进一步地，所述步骤7中，设定固定更新周期为30d，每到达更新节点自动采集周期内新增的运行数据与运维后效数据，仅对因果推理网络的边缘连接权重进行局部微调更新，不修改网络主干结构与核心因果路径，边缘连接权重指中介因果层与结果输出层之间的连接权重，主干权重指外生变量层与中介因果层之间的连接权重，更新过程采用小批量梯度下降算法，学习率设定为初始训练阶段的十分之一，避免模型出现大幅震荡，每次更新完成后采用最近7d的运行数据进行精度校验，当校验集的容量预测平均绝对误差低于2%时保留更新后的模型参数，当误差超过3%时自动回滚至上一版本模型参数，确保模型在全生命周期内持续保持稳定的预测精度，适配电池衰减特性的缓慢变化。

17、更进一步地，所述步骤3中，因果推理网络内置工况自适应适配机制，预先基于调峰、调频、备用三类典型运行工况分别训练对应的专属因果权重参数集，实时运行时通过充放电倍率波动特征与循环频次特征自动识别当前运行工况类型，工况识别置信度由当前10个循环窗口内的工况特征向量与标准工况特征向量的余弦相似度确定，相似度越高置信度越高，识别置信度高于0.8时直接调用对应工况的因果权重参数集进行预测计算，识别置信度处于0.5-0.8区间时采用加权融合方式计算过渡态因果权重，权重占比与置信度正相关，工况切换过程中设置3个充放电循环的平滑过渡窗口，窗口内按线性插值方式完成权重切换，每个循环权重调整幅度不超过总权重的三分之一，避免预测结果出现跳变，确保工况频繁切换场景下预测结果的连续性与准确性。

18、另一方面，一种储能电池衰减趋势预测系统，所述该系统包括：

19、数据采集模块：输出端连接前兆特征提取模块的输入端，用于采集储能电池的全维度运行时序数据与电化学特征数据，完成数据清洗、时序对齐与基础健康特征集构建后输出至前兆特征提取模块；

20、前兆特征提取模块：输出端连接因果预测建模模块的输入端，用于从基础健康特征集中提取四类故障前兆特征，构建中间因果变量集后输出至因果预测建模模块；

21、因果预测建模模块：输出端连接联合输出模块的输入端，用于搭建因果推理网络，完成模型训练、因果效应量化与增量参数更新，输出预测结果至联合输出模块；

22、联合输出模块：输出端连接运维决策生成模块的输入端，用于同步输出多粒度容量衰减趋势、潜在故障类型与对应发生概率；

23、运维决策生成模块：输入端连接联合输出模块的输出端，用于根据接收的衰减趋势与故障概率匹配内部映射规则库，生成包含具体操作参数的预防性运维决策指令，并推送至外部储能电站运维管理系统，各模块按数据流向依次衔接，协同完成完整的衰减预测与运维支撑流程。

24、与现有技术相比，该一种储能电池衰减趋势预测方法及系统具备如下有益效果：

25、一、本发明构建故障前兆与衰减趋势联动的因果预测框架，将内阻突变、析锂风险、极片极化、sei膜增厚四类故障前兆作为中介因果节点，通过自定义因果效应系数量化各类故障对衰减加速的贡献程度，在输出容量衰减趋势的同时同步定位故障诱因与发生概率，既借助故障前兆信息提升长期衰减预测的精度，又赋予预测结果明确的电化学解释，可直接支撑预防性运维决策，大幅降低运维排查的时间与人力成本。

26、二、本发明配套三级粒度协同输出、工况自适应适配与增量在线更新三项机制，可同时输出电芯级、簇级、站级多维度预测结果，适配调峰、调频、备用等多工况频繁切换的电站运行场景，并能随电池全生命周期动态迭代模型边缘参数，避免模型长期运行后的精度漂移，显著提升方法在不同规模、不同运营模式储能电站中的工程适配性与长期稳定性。

27、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。