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专利名称：电池储能系统状态评估方法

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202311574100.0

专利申请（专利权）人：国网青海省电力公司清洁能源发展研究院,国网青海省电力公司经济技术研究院,国网青海省电力公司,国家电网有限公司
权利人地址：青海省西宁市城西区五四西路80号

专利发明（设计）人：杨立滨,刘庭响,李正曦,周万鹏,安娜,马俊雄,王恺,张国庆,王顺成

专利摘要：本申请是关于一种电池储能系统状态评估方法，包括：获取预设时段内的电池储能系统的第一工况数据，将第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值以及与额定电压值的第二偏差值，根据第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数；利用状态偏差系数对电池储能系统的健康状态进行修正，得到电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。该方法能够基于电池储能系统海量运行数据，以温度、电压、电流等参数，分析电池储能系统在不同温度区间内的健康状态偏差，有利于更高效地进行电池管理，提高健康状态分析的可靠性。

主权利要求：
1.一种电池储能系统状态评估方法，其特征在于，包括：
获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，其中，所述第一工况数据至少包括温度数据、电压数据和电流数据；
将所述第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，并获取每个温度区间内的各个温度值在所述第一工况数据中所对应的所述电池储能系统的电压值以及与电压值所对应的电流值；
基于所述与电压值所对应的电流值和所述电池储能系统的额定内阻值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值所对应的理论电压值；
确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值，以及，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与所述电池储能系统的额定电压值的第二偏差值；
根据所述第一偏差值与所述第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数；
利用所述状态偏差系数对所述电池储能系统的健康状态进行修正，得到所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。
2.如权利要求1所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述根据所述第一偏差值与所述第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，包括：将所述电池储能系统在每个温度区间内的所有电压值再次进行数据分割，得到每个温度区间所对应的多个电压区间；
基于各个电压区间所对应的第一偏差值与第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，其中，所述电池储能系统在任一温度区间内的状态偏差系数通过以下方式来确定：针对所述任一温度区间所对应的每个电压区间，确定每个电压分区内的各个电压值所对应的第一偏差值的第一均值以及第二偏差值的第二均值；
将每个电压分区各自对应的所述第一均值与所述第二均值的比值，确定为每个电压分区所对应的候选状态偏差系数；
将所述任一温度区间内的所有候选状态偏差系数的平均值，确定为所述电池储能系统在所述任一温度区间内的状态偏差系数。
3.如权利要求1所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述第一工况数据还包括充放电功率数据，所述温度数据包括电池温度数据和环境温度数据，其中，所述将所述第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，包括：基于所述电池储能系统的充放电功率数据，在所述第一工况数据中确定所述电池储能系统处于搁置工况下的第二工况数据；
在除去所述第二工况数据之外的第一工况数据中确定所述电池储能系统的异常数据，其中，所述异常数据至少包括温度采集错误数据和非期望数据；
将除去所述第二工况数据和所述异常数据之外的第一工况数据中的电池温度数据进行数据分割，得到多个温度区间。
4.如权利要求3所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述异常数据通过以下方式来确定：通过将除去所述第二工况数据之外的第一工况数据中的各个电池温度值与相应的环境温度值进行比对来确定温度采集错误数据，其中，在任一电池温度值与相应的环境温度值的比值大于预设比值的情况下，将所述任一电池温度值所对应的第一工况数据确定为温度采集错误数据；
针对除去所述第二工况数据和所述温度采集错误数据之外的第一工况数据中的充放电功率数据，通过计算各个充放电功率值的均值和标准差来确定非期望数据，其中，将计算得到的均值与三倍的标准差进行作差，得到目标差值，在任一充放电功率值小于所述目标差值的情况下，将所述任一充放电功率值所对应的第一工况数据确定为非期望数据。
5.如权利要求4所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述非期望数据还通过以下方式来确定：针对除去所述第二工况数据和所述温度采集错误数据之外的第一工况数据中的电池温度数据，按照所述预设时段内的时间顺序，将所述电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据；
根据所述总体走势数据和循环分布数据，确定所述电池温度数据的走势序列，针对每个时刻，通过计算所述零散分布数据与所述走势序列的偏差度来确定非期望数据，其中，在任一时刻的所述零散分布数据与所述走势序列的偏差度大于设定偏差值时，将所述任一时刻对应的第一工况数据确定为非期望数据。
6.如权利要求5所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述将所述电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据，包括：针对每个时刻中的任一目标时刻，将所述电池温度数据中与所述任一目标时刻相邻的多个数据值的平均值，确定为所述任一目标时刻的总体走势值，并基于每个时刻的总体走势值，确定所述总体走势数据；
按照预设周期，将除去所述总体走势数据之外的电池温度数据进行周期性拟合，以确定每个时刻的循环分布值，从而得到所述循环分布数据，其中，所述预设时段被划分为多个预设周期；
将除去所述总体走势数据和所述循环分布数据之外的电池温度数据，作为所述零散分布数据。
7.如权利要求1所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述电池储能系统包括多个电池簇，每个电池簇对应有多条工况数据，其中，所述获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，包括：确定与待获取的目标第一工况数据所对应的目标电池簇是否为常用电池簇，其中，所述常用电池簇所对应的工况数据的条数大于预设阈值；
在所述目标电池簇为常用电池簇的情况下，在第一数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，其中，所述第一数据索引区域包括多个第一数据分片，其中，任一第一数据分片中只包含一个电池簇所对应的工况数据；
在所述目标电池簇不为常用电池簇的情况下，在第二数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，其中，所述第二数据索引区域包括多个第二数据分片，其中，任一第二数据分片中包含多个电池簇所对应的工况数据。
8.如权利要求7所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述在第二数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，包括：确定所述目标第一工况数据所对应的电池簇的标识号码，将所述标识号码与所述第二数据分片的数量进行模除运算，在所述模除运算的结果所对应的第二数据分片中获取所述目标第一工况数据。
9.如权利要求8所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，在所述目标电池簇所对应的工况数据的条数增长至超过所述预设阈值的情况下，所述获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，还包括：为所述目标电池簇在所述第一数据索引区域中创建目标第一数据分片；
将所述目标电池簇所对应的工况数据从所述第二数据索引区域同步至所述目标第一数据分片中，并删除所述第二数据索引区域中的所述目标电池簇所对应的工况数据；
在所述目标第一数据分片中获取所述目标第一工况数据。
10.如权利要求1所述的电池储能系统状态评估方法，其特征在于，所述利用所述状态偏差系数对所述电池储能系统的健康状态进行修正，得到所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态，包括：按照预先设定的权重分布，将所述电池储能系统的健康状态分别与每个温度区间所对应的权重值和状态偏差系数相乘，并将相乘得到的结果作为所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。 说明书 : 电池储能系统状态评估方法技术领域[0001] 本申请总体说来涉及电池储能技术领域，更具体地讲，涉及一种电池储能系统状态评估方法。背景技术[0002] 电池储能系统被广泛应用于电动汽车以及储能系统中，其应用前景广阔，随着应用电池储能系统的产业的不断发展，对电池储能系统的要求也越来越高，由于电池储能系统随着时间的变化，会伴随着不同程度的电池单体的老化、容量衰减等问题，导致电池储能系统整体的吞吐量降低、使用时间缩减，无法发挥最大经济效益，因此，对电池储能系统的健康状态(stateofhealth，SOH)进行评估分析可以在一定程度上提升电池储能系统的剩余价值，以获得更大的经济效益。[0003] 然而，在相关技术中，并未考虑电池储能系统在实际使用过程中的复杂工况，尤其是没有考虑到不同温度状况下健康状态的区别，从而导致健康状态评估的误差较大，精度较低。发明内容[0004] 本申请提供一种电池储能系统状态评估方法，实现了以电池储能系统的温度、电压、电流等参数数据，分析电池储能系统在不同温度区间内的健康状态偏差，提高健康状态分析的可靠性。[0005] 在一个总的方面，提供一种电池储能系统状态评估方法，包括：获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，其中，所述第一工况数据至少包括温度数据、电压数据和电流数据；将所述第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，并获取每个温度区间内的各个温度值在所述第一工况数据中所对应的所述电池储能系统的电压值以及与电压值所对应的电流值；基于所述与电压值所对应的电流值和所述电池储能系统的额定内阻值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值所对应的理论电压值；确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值，以及，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与所述电池储能系统的额定电压值的第二偏差值；根据所述第一偏差值与所述第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数；利用所述状态偏差系数对所述电池储能系统的健康状态进行修正，得到所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。[0006] 可选地，所述根据所述第一偏差值与所述第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，包括：将所述电池储能系统在每个温度区间内的所有电压值再次进行数据分割，得到每个温度区间所对应的多个电压区间；基于各个电压区间所对应的第一偏差值与第二偏差值的比值，确定所述电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，其中，所述电池储能系统在任一温度区间内的状态偏差系数通过以下方式来确定：针对所述任一温度区间所对应的每个电压区间，确定每个电压分区内的各个电压值所对应的第一偏差值的第一均值以及第二偏差值的第二均值；将每个电压分区各自对应的所述第一均值与所述第二均值的比值，确定为每个电压分区所对应的候选状态偏差系数；将所述任一温度区间内的所有候选状态偏差系数的平均值，确定为所述电池储能系统在所述任一温度区间内的状态偏差系数。[0007] 可选地，所述第一工况数据还包括充放电功率数据，所述温度数据包括电池温度数据和环境温度数据，其中，所述将所述第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，包括：基于所述电池储能系统的充放电功率数据，在所述第一工况数据中确定所述电池储能系统处于搁置工况下的第二工况数据；在除去所述第二工况数据之外的第一工况数据中确定所述电池储能系统的异常数据，其中，所述异常数据至少包括温度采集错误数据和非期望数据；将除去所述第二工况数据和所述异常数据之外的第一工况数据中的电池温度数据进行数据分割，得到多个温度区间。[0008] 可选地，所述异常数据通过以下方式来确定：通过将除去所述第二工况数据之外的第一工况数据中的各个电池温度值与相应的环境温度值进行比对来确定温度采集错误数据，其中，在任一电池温度值与相应的环境温度值的比值大于预设比值的情况下，将所述任一电池温度值所对应的第一工况数据确定为温度采集错误数据；针对除去所述第二工况数据和所述温度采集错误数据之外的第一工况数据中的充放电功率数据，通过计算各个充放电功率值的均值和标准差来确定非期望数据，其中，将计算得到的均值与三倍的标准差进行作差，得到目标差值，在任一充放电功率值小于目标差值的情况下，将任一充放电功率值所对应的第一工况数据确定为非期望数据。[0009] 可选地，所述非期望数据还通过以下方式来确定：针对除去所述第二工况数据和所述温度采集错误数据之外的第一工况数据中的电池温度数据，按照所述预设时段内的时间顺序，将所述电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据；根据所述总体走势数据和循环分布数据，确定所述电池温度数据的走势序列，针对每个时刻，通过计算所述零散分布数据与所述走势序列的偏差度来确定非期望数据，其中，在任一时刻的所述零散分布数据与所述走势序列的偏差度大于设定偏差值时，将所述任一时刻对应的第一工况数据确定为非期望数据。[0010] 可选地，所述将所述电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据，包括：针对每个时刻中的任一目标时刻，将所述电池温度数据中与所述任一目标时刻相邻的多个数据值的平均值，确定为所述任一目标时刻的总体走势值，并基于每个时刻的总体走势值，确定所述总体走势数据；按照预设周期，将除去所述总体走势数据之外的电池温度数据进行周期性拟合，以确定每个时刻的循环分布值，从而得到所述循环分布数据，其中，所述预设时段被划分为多个预设周期；将除去所述总体走势数据和所述循环分布数据之外的电池温度数据，作为所述零散分布数据。[0011] 可选地，所述电池储能系统包括多个电池簇，每个电池簇对应有多条工况数据，其中，所述获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，包括：确定与待获取的目标第一工况数据所对应的目标电池簇是否为常用电池簇，其中，所述常用电池簇所对应的工况数据的条数大于预设阈值；在所述目标电池簇为常用电池簇的情况下，在第一数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，其中，所述第一数据索引区域包括多个第一数据分片，其中，任一第一数据分片中只包含一个电池簇所对应的工况数据；在所述目标电池簇不为常用电池簇的情况下，在第二数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，其中，所述第二数据索引区域包括多个第二数据分片，其中，任一第二数据分片中包含多个电池簇所对应的工况数据。[0012] 可选地，所述在第二数据索引区域中获取所述目标第一工况数据，包括：确定所述目标第一工况数据所对应的电池簇的标识号码，将所述标识号码与所述第二数据分片的数量进行模除运算，在所述模除运算的结果所对应的第二数据分片中获取所述目标第一工况数据。[0013] 可选地，在所述目标电池簇所对应的工况数据的条数增长至超过所述预设阈值的情况下，所述获取预设时段内的所述电池储能系统的第一工况数据，还包括：为所述目标电池簇在所述第一数据索引区域中创建目标第一数据分片；将所述目标电池簇所对应的工况数据从所述第二数据索引区域同步至所述目标第一数据分片中，并删除所述第二数据索引区域中的所述目标电池簇所对应的工况数据；在所述目标第一数据分片中获取所述目标第一工况数据。[0014] 可选地，所述利用所述状态偏差系数对所述电池储能系统的健康状态进行修正，得到所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态，包括：按照预先设定的权重分布，将所述电池储能系统的健康状态分别与每个温度区间所对应的权重值和状态偏差系数相乘，并将相乘得到的结果作为所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。[0015] 根据本申请的实施例的电池储能系统状态评估方法，通过将预设时段内的电池储能系统的第一工况数据中的温度数据进行数据分割，能够得到多个温度区间，通过确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值以及与额定电压值的第二偏差值，能够根据第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，然后利用状态偏差系数对电池储能系统的健康状态进行修正，从而得到电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态，实现了基于电池储能系统海量运行数据，以温度、电压、电流等参数，分析电池储能系统在不同温度区间内的健康状态偏差，有利于更高效地进行电池管理，提高健康状态分析的可靠性。[0016] 将在接下来的描述中部分阐述本申请总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本申请总体构思的实施而得知。附图说明[0017] 通过下面结合示出实施例的附图进行的描述，本申请的实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：[0018] 图1是示出根据本申请的实施例的电池储能系统状态评估方法的流程图。具体实施方式[0019] 提供下面的具体实施方式以帮助读者获得对在此描述的方法、设备和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开之后，在此描述的方法、设备和/或系统的各种改变、修改和等同物将是清楚的。例如，在此描述的操作的顺序仅是示例，并且不限于在此阐述的那些顺序，而是除了必须以特定的顺序发生的操作之外，可如在理解本申请的公开之后将是清楚的那样被改变。此外，为了更加清楚和简明，本领域已知的特征的描述可被省略。[0020] 在此描述的特征可以以不同的形式来实现，而不应被解释为限于在此描述的示例。相反，已提供在此描述的示例，以仅示出实现在此描述的方法、设备和/或系统的许多可行方式中的一些可行方式，所述许多可行方式在理解本申请的公开之后将是清楚的。[0021] 除非另有定义，否则在此使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与由本申请所属领域的普通技术人员在理解本申请之后通常理解的含义相同的含义。除非在此明确地如此定义，否则术语(诸如，在通用词典中定义的术语)应被解释为具有与它们在相关领域的上下文和本申请中的含义一致的含义，并且不应被理想化或过于形式化地解释。[0022] 此外，在示例的描述中，当认为公知的相关结构或功能的详细描述将引起对本申请的：馐褪，将省略这样的详细描述。[0023] 随着新能源技术的不断发展，电池储能系统在各个行业中发挥着越来越重要的作用。但同时，电池储能系统的弊端也逐渐暴露出来了，在电池储能系统的使用过程中，电池单体会出现老化、容量衰减的问题，从而影响电池储能系统的正常使用。如果可以对电池储能系统的健康状态做出合理的评估，就可以使得电池储能系统在使用时，发挥出最大的经济效益。[0024] 然而，在相关技术的评估分析方法中，并未考虑电池储能系统在实际使用过程中的复杂工况，尤其是没有考虑到不同温度状况下健康状态的区别，从而导致健康状态评估的误差较大，精度较低。[0025] 为了解决上述问题，本申请通过将预设时段内的电池储能系统的第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，再通过确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值以及与额定电压值的第二偏差值，并根据第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，然后利用状态偏差系数对电池储能系统的健康状态进行修正，从而得到电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态，实现了基于电池储能系统海量运行数据，以温度、电压、电流等参数，分析电池储能系统在不同温度区间内的健康状态偏差，有利于更高效地进行电池管理，提高健康状态分析的可靠性。[0026] 下面将参照图1对根据本申请的实施例的电池储能系统状态评估方法进行详细描述。[0027] 图1是示出根据本申请的实施例的电池储能系统状态评估方法的流程图。[0028] 参照图1，在步骤S101中，可获取预设时段内的电池储能系统的第一工况数据，其中，第一工况数据至少包括温度数据、电压数据和电流数据。这里，预设时段可以是从当前时刻开始的一段时间，也可以是过去到现在的一段时间，本领域技术人员可根据实际情况来确定预设时段的具体时长，本申请对此不做限制。[0029] 根据本申请的实施例，电池储能系统包括多个电池簇，每个电池簇对应有多条工况数据，并且电池储能系统运行过程中的所有工况数据均存储于本地存储设备，从而可直接从本地存储设备中获取预设时段内的第一工况数据。[0030] 在另一种可能的实现中，电池储能系统运行过程中的所有工况数据均上传至云端数据库进行云端存储，以节省本地存储资源。为了更高效地从云端数据库中获取工况数据，可将云端数据库划分为第一数据索引区域和第二数据索引区域，将数据量大的常用电池簇的工况数据在第一数据索引区域隔离成单独的数据分片，而针对数据量较小的电池簇的工况数据，则在第二数据索引区域中由多个电池簇共享数据分片。[0031] 根据本申请的实施例，在获取预设时段内的电池储能系统的第一工况数据时，可先确定与待获取的目标第一工况数据所对应的目标电池簇是否为常用电池簇，这里，常用电池簇所对应的工况数据的条数大于预设阈值(例如但不限于是6000)；然后，在目标电池簇为常用电池簇的情况下，可在第一数据索引区域中获取目标第一工况数据，这里，第一数据索引区域可包括多个第一数据分片，进一步地，任一第一数据分片中只包含一个电池簇所对应的工况数据；或者，在目标电池簇不为常用电池簇的情况下，可在第二数据索引区域中获取目标第一工况数据，这里，第二数据索引区域可包括多个第二数据分片，进一步地，任一第二数据分片中可包含多个电池簇所对应的工况数据。[0032] 根据本申请的实施例，可为电池储能系统的多个电池簇依次确定标识号码，以进行不通电池簇的区分识别。作为示例，在第二数据索引区域中获取目标第一工况数据时，可先确定目标第一工况数据所对应的电池簇的标识号码，然后将标识号码与第二数据分片的数量进行模除运算，在模除运算的结果所对应的第二数据分片中获取目标第一工况数据，换言之，目标第一工况数据所对应的电池簇的工况数据存储于模除运算的结果所对应的第二数据分片中。[0033] 根据本申请的实施例，随着时间的推移，电池簇的工况数据的数量逐渐增加，在目标电池簇所对应的工况数据的条数增长至超过预设阈值的情况下，还可为目标电池簇在第一数据索引区域中创建目标第一数据分片；然后，可将目标电池簇所对应的工况数据从第二数据索引区域同步至目标第一数据分片中，并删除第二数据索引区域中的目标电池簇所对应的工况数据；然后，可在目标第一数据分片中获取目标第一工况数据。[0034] 接下来，在步骤S102中，可将第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间，并获取每个温度区间内的各个温度值在第一工况数据中所对应的电池储能系统的电压值以及与电压值所对应的电流值。这里，第一工况数据还可包括充放电功率数据，在通常情况下，电池储能系统的运行工况介于充电工况、放电工况或搁置工况的其中之一，可通过电池储能系统的在不同时刻的充放电功率值来简单确定电池储能系统的运行工况。进一步地，温度数据可包括电池温度数据和环境温度数据。[0035] 根据本申请的实施例，在将第一工况数据中的温度数据进行数据分割，得到多个温度区间时，为了得到更准确的结果，可先基于电池储能系统的充放电功率数据，在第一工况数据中确定电池储能系统处于搁置工况下的第二工况数据；然后，可在除去第二工况数据之外的第一工况数据中确定电池储能系统的异常数据，这里，异常数据至少包括温度采集错误数据和非期望数据；然后，可将除去第二工况数据和异常数据之外的第一工况数据中的电池温度数据进行数据分割，得到多个温度区间。[0036] 根据本申请的实施例，第一工况数据中的异常数据可通过以下方式来确定：通过将除去第二工况数据之外的第一工况数据中的各个电池温度值与相应的环境温度值进行比对来确定温度采集错误数据，这里，在任一电池温度值与相应的环境温度值的比值大于预设比值(例如但不限于是2.5)的情况下，将任一电池温度值所对应的第一工况数据确定为温度采集错误数据；针对除去第二工况数据和温度采集错误数据之外的第一工况数据中的充放电功率数据，通过计算各个充放电功率值的均值和标准差来确定非期望数据，这里，将计算得到的均值与三倍的标准差进行作差，得到目标差值，在任一充放电功率值小于目标差值的情况下，将任一充放电功率值所对应的第一工况数据确定为非期望数据。[0037] 此外，作为示例，非期望数据还可通过以下方式来确定：针对除去第二工况数据和温度采集错误数据之外的第一工况数据中的电池温度数据，按照预设时段内的时间顺序，将电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据；根据总体走势数据和循环分布数据，确定电池温度数据的走势序列，针对每个时刻，通过计算零散分布数据与走势序列的偏差度来确定非期望数据，在任一时刻的零散分布数据与走势序列的偏差度大于设定偏差值时，将任一时刻对应的第一工况数据确定为非期望数据。这里，计算偏差度是为了找到电池温度数据中的局部突变点，作为示例，可将任一时刻的零散分布数据与走势序列的比值的绝对值作为偏差度，此外，设定偏差值可由本领域技术人员根据实际情况在0至1的范围内确定，本申请对此不做限制。[0038] 在一种可能的实现中，在将电池温度数据分解为总体走势数据、循环分布数据和零散分布数据时，可先针对每个时刻中的任一目标时刻，将电池温度数据中与任一目标时刻相邻的多个数据值的平均值，确定为任一目标时刻的总体走势值，并基于每个时刻的总体走势值，确定总体走势数据；然后，可按照预设周期，将除去总体走势数据之外的电池温度数据进行周期性拟合，以确定每个时刻的循环分布值，从而得到循环分布数据，这里，预设时段可被划分为多个预设周期；然后，可将除去总体走势数据和循环分布数据之外的电池温度数据，作为零散分布数据。[0039] 接下来，在步骤S103中，可基于与电压值所对应的电流值和电池储能系统的额定内阻值，确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值所对应的理论电压值。[0040] 接下来，在步骤S104中，可确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值，以及，确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与电池储能系统的额定电压值的第二偏差值。[0041] 接下来，在步骤S105中，可根据第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数。在一种可能的实现中，为了得到更加平滑的计算结果，可先将电池储能系统在每个温度区间内的所有电压值再次进行数据分割，得到每个温度区间所对应的多个电压区间；然后，基于各个电压区间所对应的第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数。[0042] 根据本申请的实施例，电池储能系统在任一温度区间内的状态偏差系数可通过以下方式来确定：针对任一温度区间所对应的每个电压区间，可确定每个电压分区内的各个电压值所对应的第一偏差值的第一均值以及第二偏差值的第二均值；将每个电压分区各自对应的第一均值与第二均值的比值，确定为每个电压分区所对应的候选状态偏差系数；将任一温度区间内的所有候选状态偏差系数的平均值，确定为电池储能系统在所述任一温度区间内的状态偏差系数。[0043] 接下来，在步骤S106中，可利用状态偏差系数对电池储能系统的健康状态进行修正，得到电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。作为示例，考虑到各个温度区间与电池储能系统所在之处的平均环境温度的偏离程度，可按照预先设定的权重分布，将电池储能系统的健康状态分别与每个温度区间所对应的权重值和状态偏差系数相乘，并将相乘得到的结果作为所述电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态。这里，和温度区间与平均环境温度之间的偏离程度小相比，在温度区间与平均环境温度之间的偏离程度大的情况下，可设定更小的权重值，权重分布的各个具体数值可由本领域技术人员根据实际情况来确定，本申请对此不做限制。[0044] 根据本申请的实施例的电池储能系统状态评估方法，通过将预设时段内的电池储能系统的第一工况数据中的温度数据进行数据分割，能够得到多个温度区间，通过确定电池储能系统在每个温度区间内的各个电压值与理论电压值的第一偏差值以及与额定电压值的第二偏差值，能够根据第一偏差值与第二偏差值的比值，确定电池储能系统在每个温度区间内的状态偏差系数，然后利用状态偏差系数对电池储能系统的健康状态进行修正，从而得到电池储能系统在每个温度区间内的实际健康状态，实现了基于电池储能系统海量运行数据，以温度、电压、电流等参数，分析电池储能系统在不同温度区间内的健康状态偏差，有利于更高效地进行电池管理，提高健康状态分析的可靠性。[0045] 虽然已表示和描述了本申请的一些实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本申请的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行修改。

专利地区：青海

专利申请日期：2023-11-23

专利公开日期：2024-11-19

专利公告号：CN117590268B