串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端与流程

1.本发明涉及电池电芯的技术领域，特别是涉及一种串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端。


背景技术：

2.在储能技术的飞速发展过程中，储能安全始终是热点问题。如何保障储能电站内所使用的储能电池的安全显得尤为重要。为了保证电池的安全，需要在电池的运行过程中，将一些表现不好、一致性差异较大的电池筛选出来，同时对不一致性程度进行一个划分。在日常巡检中，对这部分的电池加强运维，并配合对应的运维措施，实现对电池运行状况的密切关注，从而避免可能会发生燃烧、爆炸等风险。
3.现有技术中，储能电站通常采用电池堆-电池簇-电池模组-单体电芯的数据结构。簇与簇之间为并联，簇内各电池模组为串联的关系。由于串联的关系，整个簇内的整体性能由最差的一个电芯决定。因此，需要识别电池簇和电池模组内的异常单体电芯。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端，能够准确识别串联电池组中出现异常的单体电芯，有效保证了串联电池组的安全性和有效性。
5.第一方面，本发明提供一种串联电池组中异常单体电芯诊断方法，包括以下步骤：获取预设时间内串联电池组的电压数据，所述电压数据包括各个时刻下所述串联电池组的总电压和所述串联电池组内各个电芯的电芯电压；对所述总电压和所述电芯电压进行预处理；基于预处理后的总电压和电芯电压计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差；计算预设时间窗口内每个电芯的电压偏差总和；计算所述电压偏差总和的标准差；基于所述标准差判断所述电芯是否异常。
6.在第一方面的一种实现方式中，对所述总电压和所述电芯电压进行预处理包括以下步骤：
7.删除所述总电压和所述电芯电压中的异常值；
8.删除所述总电压和所述电芯电压中的重复值；
9.删除所述总电压和所述电芯电压中的缺失值。
10.在第一方面的一种实现方式中，基于预处理后的总电压和电芯电压计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差包括以下步骤：
11.计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差其中n表示电芯总个数，m表示m时刻，i表示第i个电芯，u
i_m
表示第i个电芯在m时刻的电芯电压，u0
_m
表示m时刻所述串联电池组的总电压。
12.在第一方面的一种实现方式中，计算预设时间窗口内每个电芯的电压偏差总和包
括以下步骤：
13.根据计算所述电压偏差总和，t表示预设时间窗口。
14.在第一方面的一种实现方式中，所述预设时间窗口包括单个时刻或多个时刻。
15.在第一方面的一种实现方式中，基于所述标准差判断所述电芯是否异常包括以下步骤：
16.当所述标准差大于预设阈值时，判断所述电芯异常；
17.当所述标准差不大于所述预设值时，判断所述电芯正常。
18.在第一方面的一种实现方式中，所述预设阈值采用所述标准差的3倍。
19.第二方面，本发明提供一种串联电池组中异常单体电芯诊断系统，包括获取模块、预处理模块、第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块和判断模块；
20.所述获取模块用于获取预设时间内串联电池组的电压数据，所述电压数据包括各个时刻下所述串联电池组的总电压和所述串联电池组内各个电芯的电芯电压；
21.所述预处理模块用于对所述总电压和所述电芯电压进行预处理；
22.所述第一计算模块用于基于预处理后的总电压和电芯电压计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差；
23.所述第二计算模块用于计算预设时间窗口内每个电芯的电压偏差总和；
24.所述第三计算模块用于计算所述电压偏差总和的标准差；
25.所述判断模块用于基于所述标准差判断所述电芯是否异常。
26.第三方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的串联电池组中异常单体电芯诊断方法。
27.第四方面，本发明提供一种串联电池组中异常单体电芯诊断终端，包括：处理器及存储器；
28.所述存储器用于存储计算机程序；
29.所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述串联电池组中异常单体电芯诊断终端执行上述的串联电池组中异常单体电芯诊断方法。
30.如上所述，本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端，具有以下有益效果：
31.(1)通过引入时间窗口以及统计学思想，能够准确识别串联电池组中出现异常的单体电芯；
32.(2)能够更快地定位可能出现问题的电芯，有效提升了串联电池组运行的安全性和经济性；
33.(3)实现了物理上“大模组”内各个电芯的状态比较，即实现了物理上电池簇、电池模组的跨级别的比较；
34.(4)适用各种不同型号、不同厂家、不同工况下的电池，应用范围广。
附图说明
35.图1显示为本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断方法于一实施例中的流程图；
36.图2显示为串联电池组中电芯电压于一实施例中的随时间变化示意图；
37.图3显示为串联电池组中电芯电压的标准差于一实施例中的箱型图；
38.图4显示为本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断系统于一实施例中的结构示意图；
39.图5显示为本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断终端于一实施例中的结构示意图。
40.元件标号说明
41.41
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获取模块
42.42
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预处理模块
43.43
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
第一计算模块
44.44
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第二计算模块
45.45
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第三计算模块
46.46
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
判断模块
47.51
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
处理器
48.52
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存储器
具体实施方式
49.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
50.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
51.本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端通过对串联电池组的电压和各个电芯的电压的统计分析，能够准确识别串联电池组中出现异常的单体电芯，从而有效保证了串联电池组的安全性和有效性，极具实用性。其中，所述串联电池组可以是电池模组，也可以是串联结构的电池簇，从而实现了物理上“大模组”内各个电芯的状态比较。
52.如图1所示，于一实施例中，本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断方法包括以下步骤：
53.步骤s1、获取预设时间内串联电池组的电压数据，所述电压数据包括各个时刻下所述串联电池组的总电压和所述串联电池组内各个电芯的电芯电压。
54.具体地，在预设时间内，获取串联电池组中各个电芯在每个电压采集时刻采集的电压数据以及所述串联电池组的总电压。如图2所示，可以采用电压曲线来记录各个时刻下的电芯电压。
55.步骤s2、对所述总电压和所述电芯电压进行预处理。
56.具体地，为了保证所述总电压和所述电芯电压的有效性和可用性，需对所述总电压和所述电芯电压进行预处理。优选地，在进行预处理时，对所述总电压和所述电芯电压中的异常值、重复值、缺失值等进行删除，从而保留有效数据。
57.步骤s3、基于预处理后的总电压和电芯电压计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差。
58.具体地，若单体电芯的性能参数一致，理想的单体电芯的电压则等于串联电池组的总电压u0/电芯的总个数n，ui表示串联电池组内第i个电芯。理想电池的ui/u0应该等于1/n，ui/u0离1/n越远的单体电芯，可以认为其对整个电池组的性能影响越大。
59.优选地，根据计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差，其中n表示电芯总个数，m表示m时刻，i表示第i个电芯，u
i_m
表示第i个电芯在m时刻的电芯电压，u0
_m
表示m时刻所述串联电池组的总电压，k
m-i
表示第i个电芯在m时刻的电压偏差。
60.步骤s4、计算预设时间窗口内每个电芯的电压偏差总和。
61.具体地，根据计算所述第i个电芯的电压偏差总和，t表示预设时间窗口。优选地，所述预设时间窗口包括单个时刻或多个时刻。当包括多个时刻的时候，能够使得数据更加精准。
62.步骤s5、计算所述电压偏差总和的标准差。
63.具体地，标准差(standard deviation)是离均差平方的算术平均数(即方差)的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
64.其中，方差可表示为
65.标准差可表示为
66.因此，首先计算所述电压偏差总和的均值，在根据上述标准差公式计算所述电压偏差总和的标准差。
67.步骤s6、基于所述标准差判断所述电芯是否异常。
68.具体地，当所述标准差大于预设阈值时，判断所述电芯异常；当所述标准差不大于所述预设值时，判断所述电芯正常。优选地，所述预设阈值采用所述标准差的3倍，即3σ。如图3所示，可以采用箱型图等方式来表明所述标准差的离散程度，进而可清楚地确定有异常的电芯。其中，在箱型图中，超出箱图的异常点对应的就是异常电芯。
69.如图4所示，于一实施例中，本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断系统包括获取模块41、预处理模块42、第一计算模块43、第二计算模块44、第三计算模块45和判断模块46。
70.所述获取模块41用于获取预设时间内串联电池组的电压数据，所述电压数据包括各个时刻下所述串联电池组的总电压和所述串联电池组内各个电芯的电芯电压。
71.具体地，在预设时间内，获取串联电池组中各个电芯在每个电压采集时刻采集的电压数据以及所述串联电池组的总电压。如图2所示，可以采用电压曲线来记录各个时刻下的电芯电压。
72.所述预处理模块42与所述获取模块41相连，用于对所述总电压和所述电芯电压进行预处理。
73.具体地，为了保证所述总电压和所述电芯电压的有效性和可用性，需对所述总电压和所述电芯电压进行预处理。优选地，在进行预处理时，对所述总电压和所述电芯电压中的异常值、重复值、缺失值等进行删除，从而保留有效数据。
74.所述第一计算模块43与所述预处理模块42相连，用于基于预处理后的总电压和电芯电压计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差。
75.具体地，若单体电芯的性能参数一致，理想的单体电芯的电压则等于串联电池组的总电压u0/电芯的总个数n，ui表示串联电池组内第i个电芯。理想电池的ui/u0应该等于1/n，ui/u0离1/n越远的单体电芯，可以认为其对整个电池组的性能影响越大。
76.优选地，根据计算每个电芯在各个时刻下的电压偏差，其中n表示电芯总个数，m表示m时刻，i表示第i个电芯，u
i_m
表示第i个电芯在m时刻的电芯电压，u
i_m
表示m时刻所述串联电池组的总电压，k
m-i
表示第i个电芯在m时刻的电压偏差。
77.所述第二计算模块44与所述第一计算模块43相连，用于计算预设时间窗口内每个电芯的电压偏差总和。
78.具体地，根据计算所述第i个电芯的电压偏差总和，t表示预设时间窗口。优选地，所述预设时间窗口包括单个时刻或多个时刻。当包括多个时刻的时候，能够使得数据更加精准。
79.所述第三计算模块45与所述第二计算模块44相连，用于计算所述电压偏差总和的标准差。
80.具体地，标准差(standard deviation)是离均差平方的算术平均数(即方差)的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
81.其中，方差可表示为
82.标准差可表示为
83.因此，首先计算所述电压偏差总和的均值，在根据上述标准差公式计算所述电压偏差总和的标准差。
84.所述判断模块46与所述第三计算模块45相连，用于基于所述标准差判断所述电芯是否异常。
85.具体地，当所述标准差大于预设阈值时，判断所述电芯异常；当所述标准差不大于
所述预设值时，判断所述电芯正常。优选地，所述预设阈值采用所述标准差的3倍，即3σ。如图3所示，可以采用箱型图等方式来表明所述标准差的离散程度，进而可清楚地确定有异常的电芯。
86.需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现。此外，x模块也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称dsp)，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
87.本发明的存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的串联电池组中异常单体电芯诊断方法。优选地，所述存储介质包括：rom、ram、磁碟、u盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
88.如图5所示，于一实施例中，本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断终端包括：处理器51和存储器52。
89.所述存储器52用于存储计算机程序。所述存储器52包括：rom、ram、磁碟、u盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
90.所述处理器51与所述存储器52相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述串联电池组中异常单体电芯诊断终端执行上述的串联电池组中异常单体电芯诊断方法。
91.优选地，所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
92.综上所述，本发明的串联电池组中异常单体电芯诊断方法、系统、存储介质及终端通过引入时间窗口以及统计学思想，能够准确识别串联电池组中出现异常的单体电芯；能够更快地定位可能出现问题的电芯，有效提升了串联电池组运行的安全性和经济性；实现了物理上“大模组”内各个电芯的状态比较，即实现了物理上的跨级别的比较；适用各种不同型号、不同厂家、不同工况下的电池，应用范围广。所以，本发明有效克服了现有技术中的
种种缺点而具高度产业利用价值。
93.上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。