[發明專利]一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法

在審

• 申請號: 202210009321.2
• 申請日: 2022-01-05
• 公開（公告）號: CN114355206A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 范運飛;陳文勝;李峰;毛濤濤
• 申請（專利權）人: 浙江零碳云能源科技有限公司
• 主分類號: G01R31/382
• 分類號: G01R31/382;G01R31/367
• 代理公司: 杭州奇炬知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 33393
• 代理人: 龔怡穎

1.一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、儲能電池充放電過程的信號監測、采集、匯總，構建無監督故障診斷數據集；

S2、對采集到的信號進行清洗，去除因傳感器波動、操作環境突變因素引起的異常點，同時利用滑動平均法構建濾波器，以抑制采樣中混入的噪聲；

S3、根據充放電過程的信號特性，根據極大(小)值點、拐點時序特征，構建每個單體電池的關鍵點序列；

S4、提取監測信號的分段趨勢項特征，基于每個單體電池的關鍵點序列，將完整的監測信號分割為若干時間片段，進行分段線性化；

S5、基于相似性分析原理，構建單體電池離群值計算模塊，包含三個離群度量子模塊；

S6、利用D-S證據理論，實現多個標準的信息融合，得到每個單體電池相較于其他單體電池的離群程度，作為發生故障的重要衡量指標，進而判別故障電池。

2.根據權利要求1所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S1中，具體包括以下步驟：

S101、利用電壓傳感器采集若干充放電周期內電池組的電壓信號；

S102、所檢測電池組包含m個單體電池，在若干充放電周期內共有n個采樣樣本，構建電池組的監測矩陣。

3.根據權利要求1所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S2中，具體包括以下步驟：

S201、計算局部信號的均值、標準差，構建當前時刻監測信號的正常范圍；

S202、對落在正常范圍外的監測信號進行平滑處理。

4.根據權利要求3所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S201中，利用時間窗構建時間序列片段，以反映局部特征以去除異常點，時間窗W_t包含數據

[X_t-L，X_t-L+2，...，X_t-1] (1)

其中L為時間窗的長度，時間窗每次向后推移一個時刻。

5.根據權利要求1所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S3中，具體包括以下步驟：

S301、根據單體電池監測信號的極值點、拐點，分別構建矩陣F和G，據此得到特異時刻點序列；

S302、根據特異時刻點序列，構建第k個單體電池的關鍵點序列

6.根據權利要求5所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S301中，針對離散信號，利用一階差分和二階差分以獲得極值點、拐點，進而根據極值點、拐點為零得到特異時刻點。

7.根據權利要求5所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S302中，遍歷特異時刻點序列，搜索序列中在時間維度上的孤立點，得到第k個監測信號的關鍵點序列

8.根據權利要求1所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S4中，具體包括以下步驟：

S401、根據步驟S3得到的關鍵點序列，將監測信號分割若干片段，在每一片段上用線性函數代替原非線性信號以實現分段線性化；

S402、提取各線性函數的斜率，以反映每個時序片段上的趨勢，構成分段趨勢項特征序列。

9.根據權利要求1所述的一種基于相似性度量的儲能電池無監督故障診斷算法，其特征在于，在步驟S5中，利用多種離群值標準，分別構建單體電池離群程度的計算模塊，計算每一單體電池的離群值，具體包括以下步驟：

S501、根據歐式距離標準，逐一計算每個單體電池的離群值；

S502、根據關鍵點分布標準，逐一計算每個單體電池的離群值；

S503、根據趨勢項分布標準，逐一計算每個單體電池的離群值。