消防科学与技术 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (5): 674-679.
王庭华, 吴静云, 何大瑞, 鄢博
Wang Tinghua, He Darui, Wu Jingyun, Yan Bo
摘要: 准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统安全运行的关键。采用可重构电池拓扑结构是未来电池储能系统的一大趋势,而现有的基于数据驱动的电池健康状态评估方法多关注算法层面的改进,难以利用这一结构的优势。针对这一问题,提出一种异常电池两级诊断方法:初级诊断采用通过全工况全寿命周期模拟数据集训练的最小二乘支持向量机分类模型,筛选出疑似异常电池模块;二级诊断采用一种基于残差连接和门控循环单元的健康状态估算模型,实现对储能电池健康状态的准确估计,并验证初级诊断结果。试验结果表明,提出的诊断方法在两个诊断环节上均具有较高的准确率,在可重构电池拓扑结构基础上实现了储能电池衰减异常的准确监测。