一种储能电池系统故障预测方法及系统与流程

本技术涉及储能电池管理，具体地说是涉及一种储能电池系统故障预测方法及系统。

背景技术：

1、随着可再生能源装机规模的持续扩大以及新型电力系统建设的不断深入，电化学储能已成为支撑电网调峰调频、平滑新能源出力波动、提升供电可靠性的关键基础设施。以磷酸铁锂电池为代表的锂离子电池储能系统因其能量密度高、循环寿命长、响应速度快等优势得到大规模应用。然而，储能电池系统在长期运行过程中，受电芯制造一致性偏差、运行工况波动、温度场分布不均以及日历老化等因素影响，容易出现容量衰减加速、内阻增大、电压不一致扩大、热失控等各类故障。一旦发生热失控等严重故障，轻则造成设备损坏、停机损失，重则引发火灾爆炸等安全事故，严重威胁人身与财产安全。

2、目前，针对储能电池系统的故障防护主要依赖电池管理系统（batterymanagement system，bms）的实时保护功能，其典型做法是设定电压、电流、温度等参数的硬阈值，当监测值越限时触发告警并执行断开继电器、停止充放电等保护动作。这类手段存在如下明显不足：

3、（1）事后告警、难以预防。传统bms故障保护本质上是"故障已发生或已发展至明显越限"后的被动响应，只能在故障后果显现时进行切断保护，无法在故障孕育初期给出提前预警，难以避免热失控等灾难性后果的发生。

4、（2）阈值法适应性差、误报漏报并存。固定阈值无法适应不同品牌、不同老化阶段、不同温度环境下的电芯差异；阈值设置过于宽松容易漏报，过于苛刻则频繁误报，造成不必要的停机与运维资源浪费。

5、（3）单参数监测难以刻画故障演化规律。多数故障并非由单一参数突变引起，而是表现为电压、电流、温度、内阻等多个物理量在时间尺度上的关联性异常演变。单纯依赖单参量越限判断，难以捕捉故障早期的微弱征兆。

6、（4）缺乏定量预测与分级能力。现有方法多在故障发生后给出定性告警，无法对故障发生的概率、时间窗以及剩余寿命（remaining useful life，rul）作出定量估计，运维人员无法据此合理安排检修计划。

7、（5）传统数据驱动方法精度与泛化能力不足。部分研究者尝试采用机器学习方法进行电池故障诊断，但单一数据驱动模型缺少电池退化机理的约束，在样本不足、工况迁移场景下易出现过拟合与误判；纯机理模型则受参数辨识困难、模型复杂度高制约，工程落地困难。

8、因此，如何融合电池运行机理与运行数据，在故障孕育阶段即实现对储能电池系统故障的早期、定量、分级预测，并将预测结果与bms联动形成闭环运维决策，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对现有技术之不足，本技术提供了一种储能电池系统故障预测方法及系统，旨在实现对电池故障的早期识别、概率与时间窗的定量预测、故障严重程度分级，以及与bms的闭环联动，提高储能系统运行安全性与运维效率。

2、本发明提供一种储能电池系统故障预测方法，包括以下步骤：

3、（1）多源数据采集：采集储能电池系统中各电芯/电池模组的电压、电流、温度、内阻、荷电状态与健康状态等多源运行数据，并采集环境温度、充放电功率等工况数据；

4、（2）数据预处理：对采集的多源数据进行缺失值插补、异常值剔除、滤波去噪与时序对齐处理，得到标准化后的干净时序数据；

5、（3）特征工程：从预处理后的时序数据中提取电压时序特征、温度特征、内阻特征等时序特征，并基于容量增量分析、阻抗谱等效拟合提取健康因子，构建多维度故障特征集；

6、（4）机理-数据融合预测：构建包括等效电路模型与热模型的电池机理模型，基于实际运行数据对机理模型进行参数辨识并计算机理模型输出与实际观测之间的偏差残差；将所述偏差残差与所述多维度故障特征集拼接，输入经预训练的包括时序编码网络与注意力网络的融合预测模型，得到各故障类型的故障发生概率与预测故障时间窗；

7、（5）故障预警分级：依据故障发生概率、预测故障时间窗、健康因子退化趋势及偏差残差幅值，将故障预警划分为轻微、一般、严重三个等级，并预测电池剩余寿命；

8、（6）预警输出与bms联动：将分级预警结果与运维建议输出至显示终端，同时将预警信号发送至电池管理系统，由电池管理系统根据预警等级调整充放电策略、限功率运行或执行热管理联动。

9、步骤（2）中所述数据预处理具体包括：对缺失值采用时间相邻插值与基于相关通道的回归插值相结合的方式补全；采用基于局部离群因子与3σ准则相结合的方法剔除异常值；采用savitzky-golay滤波与中值滤波相结合的方式抑制测量噪声；对来自不同采样频率通道的数据按统一时间基准进行重采样对齐。

10、步骤（3）中所述电压时序特征包括电芯间电压极差、电压标准差、相邻采样周期电压变化率、充电平台期电压-容量曲线斜率等；所述温度特征包括电芯/模组最高温度、温度极差、温升速率、温度分布熵等；所述内阻特征包括直流内阻及其增长率、交流阻抗谱中欧姆内阻与电荷转移内阻分量；所述健康因子包括基于容量增量分析得到的峰值高度与峰值电压位置、基于等效电路拟合得到的欧姆内阻、极化内阻与时间常数等，所述健康因子经趋势分解后获得退化趋势项与波动项。

11、步骤（4）中所述电池机理模型包括一阶或二阶rc等效电路模型与集总参数热模型；利用运行数据通过在线递推最小二乘与卡尔曼滤波联合估计进行模型参数辨识；将机理模型预测电压/温度与实际测量值之差定义为机理偏差残差，所述机理偏差残差反映模型无法解释的异常退化成分，作为融合预测模型的补充输入特征。

12、步骤（4）中所述融合预测模型包括：用于提取时序特征的lstm或gru时序编码分支、用于捕捉长程依赖与多源特征交互的transformer分支、用于对时序特征与机理偏差残差进行加权融合的多头注意力融合层、以及用于输出故障类别概率与时间窗回归值的输出层；所述融合预测模型通过融合机理偏差残差作为先验约束输入，以历史故障样本与对应标签进行训练，训练时采用分类损失与回归损失的联合损失函数。

13、步骤（5）中所述故障预警分级为：当故障发生概率低于第一阈值且无显著退化趋势时判定为正常；当故障发生概率处于第一阈值与第二阈值之间，或预测故障时间窗大于设定时间长时判定为轻微故障预警；当故障发生概率处于第二阈值与第三阈值之间，或预测故障时间窗处于设定时间范围内时判定为一般故障预警；当故障发生概率超过第三阈值，或预测故障时间窗小于设定时间短时判定为严重故障预警。

14、步骤（5）中所述预测电池剩余寿命采用：基于健康因子的经验退化模型外推与基于时序数据的回归预测相结合的混合预测方式，并以贝叶斯方法对预测不确定性进行量化，输出剩余寿命的概率区间。

15、步骤（6）中所述运维建议包括：对轻微故障预警执行计划性巡检与参数复核；对一般故障预警执行限功率运行、单体均衡或提前安排检修窗口；对严重故障预警执行立即停机、隔离故障簇并触发热管理联动及消防联动。

16、所述融合预测模型支持在线增量更新：当系统运行产生新的样本且经过人工确认或规则校验标记后，采用经验回放与弹性权重巩固方式对模型进行增量训练，以适配电池老化引起的分布漂移。

17、一种储能电池系统故障预测系统，包括：

18、数据采集模块，用于采集储能电池系统中各电芯/电池模组的电压、电流、温度、内阻、荷电状态与健康状态等多源运行数据及工况数据；

19、数据预处理模块，用于对采集的多源数据进行缺失值插补、异常值剔除、滤波去噪与时序对齐处理；

20、特征提取模块，用于从预处理后的时序数据中提取电压、温度、内阻时序特征及健康因子，构建多维度故障特征集；

21、机理模型模块，用于建立并求解电池机理模型，进行参数在线辨识，计算机理模型输出与实际观测之间的偏差残差；

22、融合预测模块，用于将偏差残差与多维度故障特征集输入融合预测模型，输出各故障类型的故障发生概率与预测故障时间窗；

23、故障分级模块，用于依据故障发生概率、预测故障时间窗、健康因子退化趋势及偏差残差幅值，将故障预警划分为轻微、一般、严重等级并预测剩余寿命；

24、预警联动模块，用于将分级预警结果与运维建议输出至显示终端，并将预警信号发送至电池管理系统以联动调整充放电策略与热管理策略。

25、作为优选，所述数据采集模块、所述数据预处理模块、所述特征提取模块与所述融合预测模块部署于储能站本地边缘计算节点，所述融合预测模型的训练与在线增量更新部署于云端服务器，边缘计算节点与云端服务器之间通过加密通道传输特征数据与模型参数。

26、作为优选，所述预警联动模块通过can、modbus tcp或iec 61850通信协议与电池管理系统连接，所述电池管理系统向所述预警联动模块反馈保护动作执行结果；所述预警联动模块还与储能电站的能量管理系统及消防系统接口连接，用于在严重故障预警时联动执行消防预案。

27、与现有技术相比，本技术实施例具有如下有益效果：

28、（1）本发明通过提取电压不一致演变、温升异常、内阻增长率变化等故障孕育阶段的微弱征兆实现故障的早期识别，能够提前数小时乃至数天发出预警，为运维处置争取宝贵时间，显著降低热失控等恶性事故风险。

29、（2）本发明以机理偏差残差为数据驱动模型引入退化物理约束，弥补了纯数据驱动方法在样本不足与工况迁移时精度下降的缺陷；同时数据驱动模型弥补了纯机理模型难以描述复杂多因素耦合故障的不足，二者融合实现优势互补。

30、（3）本发明的输出结果由"是否告警"升级为"多级预警和定量时间信息"，运维人员可按轻重缓急统筹调度资源，避免误报扰民与漏报失防。

31、（4）本发明预警信号可自动驱动bms执行限功率、均衡、热管理联动等策略，实现从"感知-预测-决策-执行"的安全闭环，提升储能系统整体智能化水平。

32、（5）本发明支持在线增量学习，能够随电池老化进程自适应更新模型，长期运行精度稳定，工程可实施性强。

33、本技术的一部分附加特性可以在下面的描述中进一步说明。通过对以下描述和相应附图的检查，或者对实施例的运行和训练过程的理解，本领域技术人员可以清楚地认识到本技术所提出的部分附加技术效果。本技术披露的特性能够通过对具体实施例中不同模块、策略与结构的多种构建方式、训练流程以及组合方式的实践而实现与获得。