[發明專利]蓄電池性能識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202111438153.0 | 申請日: | 2021-11-29 |
| 公開(公告)號: | CN114137418A | 公開(公告)日: | 2022-03-04 |
| 發明(設計)人: | 魏國富;李少森;徐家將;周源;劉超;張函;呂星岐;郭康 | 申請(專利權)人: | 中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司昆明局 |
| 主分類號: | G01R31/367 | 分類號: | G01R31/367;G01R31/392;G01R31/389;G01R31/385;G06F17/18 |
| 代理公司: | 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 肖茹蕓 |
| 地址: | 650000 云南省昆明市自由貿*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 蓄電池 性能 識別 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種蓄電池性能識別方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待測蓄電池在第一預設時間段內的電池內阻參數數據集和第二預設時間段內的電池電壓參數數據集,所述電池內阻參數數據集是根據第一采樣頻率對處于浮充模式下的所述待測蓄電池采樣得到,所述電池電壓參數數據集是根據第二采樣頻率對處于均充模式下的所述待測蓄電池采樣得到;
根據預設多層次數據分析規則,分析所述電池內阻參數數據集和所述電池電壓數據集,得到第一維度的性能劣化蓄電池識別結果;
根據CUSUM算法,分析所述電池內阻參數數據集和所述電池電壓數據集,得到第二維度的性能劣化蓄電池識別結果;
結合所述第一維度的性能劣化蓄電池預測結果和所述第二維度的性能劣化蓄電池預測結果,得到目標性能劣化蓄電池識別結果。
2.根據權利要求1所述的蓄電池性能識別方法,其特征在于,所述根據預設多層次數據分析規則,分析所述電池內阻參數數據集和所述電池電壓數據集,得到第一維度的性能劣化蓄電池識別結果包括:
以第一時間周期為單位,將所述電池內阻參數數據集劃分為多個時間周期等長的電池內阻參數子集,以第二時間周期為單位,將所述電池電壓參數數據集劃分為多個時間周期等長的電池電壓參數子集;
根據預設多層次數據分析規則,分析各電池內阻參數子集,得到第一性能劣化蓄電池識別結果,以及,根據預設多層次數據分析規則,分析各電池電壓參數子集,得到第二性能劣化蓄電池識別結果;
歸集所述第一性能劣化蓄電池識別結果和所述第二性能劣化蓄電池識別結果,得到第一維度的性能劣化蓄電池識別結果。
3.根據權利要求2所述的蓄電池性能識別方法,其特征在于,所述根據預設多層次數據分析規則,分析各電池內阻參數子集,得到第一性能劣化蓄電池識別結果包括:
以所述第一采樣頻率為單位,將各電池內阻參數子集劃分為多個時間周期等長的電池內阻參數單位集;
按照數值大小,分別對各電池內阻參數單位集中的電池內阻參數進行排序,得到各電池內阻參數單位集的排序結果,所述排序結果包括蓄電池設備編號;
針對各電池內阻參數子集,比較各電池內阻參數單位集的排序結果,得到各電池內阻參數子集對應的性能劣化蓄電池初始識別結果,所述性能劣化蓄電池初始識別結果由在各電池內阻參數單位集的排序結果中排列在預設名次范圍內的頻率大于預設頻率閾值的蓄電池設備編號組成;
根據各電池內阻參數子集對應的性能劣化蓄電池初始識別結果,確定第一性能劣化蓄電池識別結果。
4.根據權利要求2所述的蓄電池性能識別方法,其特征在于,所述根據預設多層次數據分析規則,分析各電池電壓參數子集,得到第二性能劣化蓄電池識別結果包括:
以所述第二采樣頻率為單位,將各電池電壓參數子集劃分為多個時間周期等長的電池電壓參數單位集;
對各電池電壓參數單位集進行求和平均,得到各電池電壓參數單位集的平均電壓;
將各電池電壓參數單位集中的電池電壓參數與各電池電壓參數單位集的平均電壓進行比較,得到各電池電壓參數單位集對應的性能劣化蓄電池識別結果;
針對各電池電壓參數子集,比較各電池電壓參數單位集對應的性能劣化蓄電池初始識別結果,得到各電池電壓參數子集對應的性能劣化蓄電池中間識別結果;
比較各電池電壓參數子集對應的性能劣化蓄電池中間識別結果,得到第二性能劣化蓄電池識別結果。
5.根據權利要求1至4任意一項所述的蓄電池性能識別方法,其特征在于,所述根據CUSUM算法,分析所述電池內阻參數數據集和所述電池電壓數據集,得到第二維度的性能劣化蓄電池識別結果包括:
根據CUSUM算法,分別對所述電池內阻參數數據集和所述電池電壓數據集進行突變點識別,得到第三性能劣化蓄電池識別結果和第四性能劣化蓄電池識別結果;
歸集所述第三性能劣化蓄電池識別結果和所述第四性能劣化蓄電池識別結果,得到第二維度的性能劣化蓄電池識別結果。
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