一种基于云平台的储能SOC协同校准方法及系统与流程

本发明涉及储能电池，尤其涉及一种基于云平台的储能soc协同校准方法及系统。

背景技术：

1、储能系统在电力调峰、新能源消纳、用户侧峰谷套利等应用场景中发挥着日益重要的作用。电池荷电状态（state of charge，soc）作为表征储能电池剩余容量的关键参数，其估算精度直接影响储能系统的能量管理决策、充放电控制策略以及系统运行安全性和经济性。准确可靠的soc估算是储能系统实现高效利用和安全运行的基础前提。

2、目前，储能系统soc估算主要采用安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法及其改进算法。在实际工程应用中普遍在储能设备本地（即电池管理系统侧或储能变流器侧）完成数据采集、运算处理和校准输出。储能设备通常嵌入式计算资源有限，处理器算力和存储容量远逊于高性能计算平台。当soc估算需要处理高频采样数据、执行复杂滤波算法或构建多阶电池等效电路模型时，本地设备的计算资源难以支撑高精度算法的实时运行，不得不采用简化模型或降低运算频次，从而导致soc估算精度下降。尤其在高功率充放电、温度剧烈变化等复杂工况下，简化模型的误差显著增大。

3、另一方面，现有储能soc校准方案均为单设备独立运行模式，每一储能设备仅依据自身采集的电压、电流、温度数据进行独立估算和校准。不同储能设备之间缺乏数据交互与协同机制，无法利用同站点其他设备或邻近站点同类设备的运行数据对自身估算结果进行参照和修正。即使在同一储能电站内，同期投运、额定功率相同、运行工况相似的多个储能设备，其soc估算结果也因个体差异和独立计算而出现不一致现象，运维人员难以判断哪一设备的估算结果更接近真实值。由于缺乏跨设备数据融合与协同优化的技术手段，现有方案未能充分挖掘多源数据的互补价值，制约了soc估算精度的进一步提升。

4、综上所述，现有储能soc校准方法由于设备本地算力限制、设备独立运行、数据割裂等原因，导致soc估算结果误差偏大，难以满足储能系统高精度运行控制和安全管理的实际需求。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于云平台的储能soc协同校准方法及系统，解决了目前储能soc校准结果偏差大的问题，提升了储能soc的估算精度。

2、第一方面，本发明提供了一种基于云平台的储能soc协同校准方法，应用于协同校准系统，协同校准系统包括储能站和云平台；该方法包括：获取各储能站的运行状态、实时运行数据和本地soc估算值，运行数据包括电压、电流、温度和充放电数据；对各储能站的实时运行数据进行异常修复，得到修复后的基础数据；基于修复后的基础数据，计算得到各储能站的云端soc估算值；基于各储能站的运行状态，确定各储能站的权重系数；基于各储能站的云端soc估算值和权重系数，计算云端soc校准值；基于各储能站的本地soc估算值，以及云端soc校准值，进行比较判定，确定各储能站的soc最终值。

3、第二方面，本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

4、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

5、本发明提供一种基于云平台的储能soc协同校准方法及系统，本发明通过云平台集中承担复杂计算任务，突破了储能设备本地算力瓶颈对高精度soc估算算法的制约，云平台完成基于多维修正系数的精细计算，提升了估算准确性；同时，云平台汇聚多储能站数据，基于运行状态动态分配权重并进行加权融合，实现跨设备协同校准，克服单设备独立运行、信息割裂的固有缺陷，使同类站点互为参照，消除个体偏差。本发明解决了目前储能soc校准结果偏差大的问题，提升了储能soc的估算精度。

1.一种基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，应用于协同校准系统，所述协同校准系统包括储能站和云平台；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述对各储能站的实时运行数据进行异常修复，得到修复后的基础数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于所述异常数据的偏离程度，对异常数据进行修复，得到修复后的基础数据，包括：

4.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于所述修复后的基础数据，计算得到各储能站的云端soc估算值，包括：

5.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于各储能站的运行状态，确定各储能站的权重系数，包括：

6.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于各储能站的云端soc估算值和权重系数，计算云端soc校准值，包括：

7.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于各储能站的本地soc估算值，以及所述云端soc校准值，进行比较判定，确定各储能站的soc最终值，包括：

8.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述本地soc估算值的计算方法包括：

9.根据权利要求1所述的基于云平台的储能soc协同校准方法，其特征在于，所述基于各储能站的本地soc估算值，以及所述云端soc校准值，进行比较判定，确定各储能站的soc最终值之后，还包括：

10.一种基于云平台的储能soc协同校准系统，其特征在于，所述协同校准系统包括电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序执行如权利要求1至9中任一项所述方法。