[發(fā)明專利]儲能電站異常電池箱檢測方法、裝置及電子設(shè)備

在審

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• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115951223A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丁鵬;吳煒坤;任浩雯;蔡宗霖;顧單飛;郝平超;宋佩;趙恩海;嚴(yán)曉;陳曉華
• 申請（專利權(quán)）人: 上海玫克生儲能科技有限公司
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36;G06F18/2415;G06F17/18
• 代理公司: 上海弼興律師事務(wù)所 31283
• 代理人: 林嵩;羅朗

1.一種儲能電站異常電池箱檢測方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于儲能電站，所述儲能電站配置有若干個電池箱，所述方法包括：

獲取每個所述電池箱的待測特征數(shù)據(jù)，所述待測特征數(shù)據(jù)表征所述電池箱的當(dāng)前性能；

根據(jù)所述待測特征數(shù)據(jù)確定每個所述電池箱在預(yù)先獲取的高斯混合分布模型中的分布概率，所述高斯混合分布模型根據(jù)所述電池箱的歷史特征數(shù)據(jù)擬合得到，所述歷史特征數(shù)據(jù)與所述待測特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)種類相同；

判斷所述分布概率是否小于預(yù)設(shè)閾值，若是，將相對應(yīng)的所述電池箱判斷為異常電池箱。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述電池箱包括若干個電池芯，所述獲取每個所述電池箱的待測特征數(shù)據(jù)，包括：

獲取所述若干個電池芯的工況數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述工況數(shù)據(jù)獲取所述待測特征數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述工況數(shù)據(jù)包括電壓數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

所述待測特征數(shù)據(jù)包括所述若干個電池芯的電壓的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度，以及所述若干個電池芯的溫度的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

以所述電池箱的歷史特征數(shù)據(jù)作為樣本，確定所述高斯混合分布模型的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括所述高斯混合分布中每個高斯分布的權(quán)重、均值向量和協(xié)方差矩陣；

基于所述特征參數(shù)確定所述高斯混合分布模型中高斯分布的數(shù)量；

根據(jù)所述特征參數(shù)和所述高斯分布的數(shù)量確定所述高斯混合分布模型。

5.一種儲能電站異常電池箱檢測裝置，其特征在于，所述裝置應(yīng)用于儲能電站，所述儲能電站配置有若干個電池箱，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取每個所述電池箱的待測特征數(shù)據(jù)，所述待測特征數(shù)據(jù)表征所述電池箱的當(dāng)前性能；

第一確定模塊，用于根據(jù)所述待測特征數(shù)據(jù)確定每個所述電池箱在預(yù)先獲取的高斯混合分布模型中的分布概率，所述高斯混合分布模型根據(jù)所述電池箱的歷史特征數(shù)據(jù)擬合得到，所述歷史特征數(shù)據(jù)與所述待測特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)種類相同；

判斷模塊，用于判斷所述分布概率是否小于預(yù)設(shè)閾值，若是，將相對應(yīng)的所述電池箱判斷為異常電池箱。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述電池箱包括若干個電池芯，所述第一獲取模塊包括：

第一獲取單元，用于獲取所述若干個電池芯的工況數(shù)據(jù)；

第二獲取單元，用于根據(jù)所述工況數(shù)據(jù)獲取所述待測特征數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述工況數(shù)據(jù)包括電壓數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

所述待測特征數(shù)據(jù)包括所述若干個電池芯的電壓的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度，以及所述若干個電池芯的溫度的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二確定模塊，用于以所述電池箱的歷史特征數(shù)據(jù)作為樣本，確定所述高斯混合分布模型的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括所述高斯混合分布中每個高斯分布的權(quán)重、均值向量和協(xié)方差矩陣；

第三確定模塊，用于基于所述特征參數(shù)確定所述高斯混合分布模型中高斯分布的數(shù)量；

第二獲取模塊，用于獲取根據(jù)所述特征參數(shù)和所述高斯分布的數(shù)量確定所述高斯混合分布模型。

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的儲能電站異常電池箱檢測方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的儲能電站異常電池箱檢測方法。