一种工业储能系统大规模电池组集群的预测性维修方法

本发明涉及储能系统的智能管理方法，尤其涉及一种工业储能系统大规模电池组集群的预测性维修方法。

背景技术：

1、在当今工业和能源领域，电池组集群作为储能系统的核心组成部分，广泛应用于电动汽车、智能电网和可再生能源的储存与管理中。随着储能需求的不断增长，大规模电池组集群的应用场景愈加广泛。然而，电池组在长期运行中会出现逐渐退化的现象，导致集群系统整体性能下降，增加了维护的复杂性和成本。因此，如何通过有效的维修决策，延长电池组集群的使用寿命、提高运行可靠性和降低维护成本，成为当前研究的一个关键问题。

2、传统的维修方法通常分为事后维修（即设备发生故障后进行修复）和定期预防性维修（即按照预定时间表定期进行维护）。虽然这些方法在一定程度上能够保证系统的稳定运行，但它们存在明显的局限性：事后维修通常导致较高的故障率，增加了维修成本和系统的停机时间；而定期预防性维修则缺乏针对性，可能导致过度维修或维护不足，无法有效地延长系统寿命。

3、近年来，随着预测性维护（predictive maintenance，pm）的兴起，基于状态的维修方法成为一种有效的解决方案。通过对系统运行数据的实时监控和分析，预测性维护能够在设备发生故障之前对其潜在问题进行诊断，从而在最佳时机进行维修，最大限度地减少不必要的维护成本，并避免系统的重大故障。

4、在大规模电池组集群中，每个电池单元的状态可能各不相同，系统的复杂性和高维性使得预测性维修决策问题呈现出非确定性多项式难度（np-hard）的特征。这些复杂性来自于集群系统的多层结构，即电池集群、集簇、节点三个层次的组成形式，各个电池单元的退化速度、剩余寿命和维修成本不同，且维修资源和预算有限。因此，如何在多层次系统结构中找到最优的维修策略，是一个极具挑战的问题。

5、随着深度强化学习（deep reinforcement learning，drl）技术的快速发展，解决高维状态和动作空间中的复杂决策问题成为可能。特别是深度q网络（deep q-network，dqn）算法，能够有效地处理系统状态与动作之间的映射关系，优化复杂的决策过程。在预测性维修的应用中，dqn算法通过学习系统的历史运行数据和当前状态信息，能够预测不同维修策略对系统可靠性的影响，进而选择出最优的维修动作，显著提高集群系统的运行效率和可靠性。

技术实现思路

1、为了解决上述的技术问题，本发明提出了一种基于dqn深度强化学习的大规模电池组集群预测性维修方法。通过建立电池组集群的退化模型，采用dqn算法对系统状态和维修动作进行学习和优化，能够在考虑维修成本和系统可靠性的前提下，生成最优的预测性维修策略。本发明不仅能够有效处理集群系统中高维的状态空间和动作空间，还能够通过经验回放技术提高模型的学习效率，降低决策过程中的计算负担。

2、为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：

3、一种工业储能系统大规模电池组集群的预测性维修方法，该方法包括以下的步骤：

4、1）建立电池组集群的退化模型和节点状态特征张量，结合深度dqn网络算法预测集群中每个电池单元的剩余寿命rul，实现对各节点的维修决策；

5、2）维修决策通过深度dqn网络算法估计每个维修动作的最优价值函数q，利用价值函数对集群的当前状态与未来状态进行预测，生成一组维修动作的概率分布，选择最优的维修策略；

6、3）基于电池组集群的状态特征张量和当前的退化状态，通过贪婪策略ε-greedy进行动作优化，确保集群在有限的维修成本下实现可靠性恢复的最大化。

7、作为优选，步骤1）中集群系统的维修决策流程包括以下步骤：

8、1.1）从集群中获取各电池模块的退化信息，并通过传感器监测集群系统中各节点的健康状态，形成初始状态特征张量；

9、1.2）将集群系统中的每个电池模块的健康状态映射到状态空间中，形成电池单元、模块及集群整体的三层状态特征张量；

10、1.3）定义每个节点可能的维修动作，包括不进行维修或替换电池单元，形成对应的动作空间，其中每个维修动作由二进制变量表示；

11、1.4）通过深度dqn网络算法对当前状态进行评估，估计各维修动作的价值函数q*(s, a)，其中s为当前状态，a为可能的维修动作。

12、作为优选，建立h×m×n的集群，其维修决策用维修策略pms来描述如下：

13、pms=[pms1,pms2,…,pmsh,…, pmsh]（1.1）

14、式中pmsh是集簇ch的策略矩阵，描述为：

15、（1.2）

16、式中维修策略矩阵的每个元素pms(h,m,n)均仅有两种状态，0-正常状态，1-维修更换状态；则有：

17、（1.3）

18、集群的初始状态特征张量表示为：

19、s=[s1rec,s2rec,…,shrec,…,shrec]（1.4）

20、其中向量中每个元素是每个集簇ch的初始状态特征，表示为:

21、（1.5）

22、式中，矩阵元素为节点n(h,m,n)的初始状态；在集群运行一段时间之后，根据式(1.3)计算节点的状态；

23、节点退化后集群的状态特征张量表示为:

24、sfad=[s1fad,s2fad,…,shfad,…,shfad]（1.6）

25、其中向量元素为每个集簇ch退化后的状态特征，表示为：

26、（1.7）

27、式中元素为节点n(h,m,n)退化后的状态；

28、成本可以与变量pms(h,m,n)相关，完成预测性维修后的集群可靠性与此时的集群状态特征张量smai相关；预测性维修问题表示为:

29、（1.8）

30、其中ct为预期总成本；rs是集群的可靠性，cthr是成本的阈值；集群的预期总成本ct通过以下方式计算:

31、（1.9）

32、其中，ch为集簇ch的成本,c(h,m,n)为节点n(h,m,n)的成本。

33、作为优选，深度dqn网络算法的输入为集群当前状态特征张量，该特征张量描述了各电池模块的退化状态、剩余寿命（rul）以及维修历史记录；输出为每个节点的维修动作的最优价值q值，该q值用于预测不同维修方案下的集群可靠性和总维修费用。

34、作为优选，深度dqn网络算法对最优价值函数q进行函数逼近，最优价值函数q表示为：

35、（1.10）;

36、rt表示t时刻的奖励，γ表示折扣因子，π表示行为策略，s表示状态，a表示动作，st表示t时刻状态的观测结果，at表示t时刻执行的动作；

37、在策略迭代过程中，更新的损失函数表示为：

38、（1.11）

39、其中γ表示折扣因子；θi表示dqn在第i个pi过程时的网络参数；θi-表示在第i个pi过程时目标dqn的网络参数；目标dqn的网络参数设置为第i-1个pi过程的网络参数，θi-=θi-1；q（s,a,θi）表示基于深度神经网络的近似价值函数，θi表示神经网络的参数；（s,a,r,s’）~u（d）表示dqn智能体的经验数据，s表示当前时刻状态，a表示当前时刻动作，s’表示下一时刻状态，a’表示下一时刻动作。

40、作为优选，深度dqn网络算法采用卷积神经网络cnn结构，用于处理电池组集群的高维状态特征，并通过经验回放技术对历史决策数据进行训练。

41、作为优选，所述经验回放技术包括以下的步骤：

42、设计一个dqn最优价值函数q进行函数逼近，随机初始化网络参数θo，定义其输入输出信息；dqn的输入是一个集群系统状态特征矩阵st=[st,s1]：在t时刻下，集群系统中所有集簇及其节点组成的h×m×n阶状态矩阵，记为：

43、st=[s1t,s2t,…,sht,…,sht]（1.12）

44、其中sth代表t时刻集簇ch的状态特征，表示为:

45、（1.13）

46、式中元素为t时刻节点n(h,m,n)的状态；

47、dqn的输出是价值函数的最优估计q*(s,a)；

48、（1.10）

49、在预测性维修决策过程过程中通过ε-greedy算法得到的维修状态概率π以及最终的奖励值r，然后生成经验数据集et=(st,at,rt,st+1)，基于经验回放技术，利用梯度下降法训练神经网络参数θ。

50、作为优选，维修动作的优化采用贪婪策略（ε-greedy），该策略允许智能体以概率ε随机选择动作，以防止陷入局部最优解，同时以概率1-ε选择当前价值函数估计的最优维修动作。

51、作为优选，电池组集群的可靠性评估采用多集簇冗余模型，每个集群由多个集簇组成，每个集簇包含多个节点，节点之间根据串并联模型连接，当某些节点失效时，集群通过冗余机制维持运行；通过深度dqn网络算法模型不断评估集群的剩余可用度，确定最佳的维修时间和维修策略。

52、作为优选，所述电池组集群的维修策略通过多次迭代优化生成，每次迭代通过执行一系列维修动作评估集群的性能恢复情况，并基于这些评估结果不断改进深度dqn网络算的决策能力。

53、本发明由于采用了上述的技术方案，本发明通过采用深度q网络（dqn）和强化学习技术，解决了大规模电池组集群在长期运行中的高效预测性维修问题，显著提高了维修决策效率，优化了资源分配，降低了维修成本，同时有效增强了系统的可靠性和灵活性。具体如下：

54、1、提高决策效率，优化维修策略：通过引入深度q网络（dqn）算法，本发明能够在高维状态空间和动作空间下，对复杂的大规模电池组集群进行高效的预测性维修决策。dqn通过对系统的退化状态进行学习和优化，能够快速生成最优维修策略，显著提高了决策效率，避免了传统方法在面对复杂系统时产生的计算瓶颈问题。这种效率的提升使得系统在实际运行中可以实现实时的维修策略调整，确保系统的可靠性和可用性。

55、2、动态分配维修资源，降低维修成本：本发明通过dqn算法对每个维修动作进行价值评估，综合考虑不同节点的退化状态、维修成本及其对系统整体可靠性的影响，确保在有限的维修预算内实现系统效益的最大化。相比传统固定维修时间表或过度维修策略，dqn算法能够根据系统的实时运行状态动态调整维修资源的分配，有效避免了资源浪费，显著降低了维护费用。此外，系统能够优先维修退化严重且对整体系统影响较大的电池单元，进一步提升资源使用的精确性和合理性。

56、3、增强系统可靠性，延长集群寿命：本发明通过对电池组集群中各节点的健康状态进行持续监控和学习，能够在最适合的时机执行维修任务，从而避免系统运行过程中出现严重故障。通过采用贪婪策略（ε-greedy）优化维修动作，本发明能够在全局范围内最大化系统的可靠性，并在长期运行阶段保持集群的高效工作状态。最终的效果是显著延长了电池组集群的使用寿命，减少了因节点失效导致的停机时间，确保了系统的高可用性。

57、4、适应性强，灵活应对系统动态变化：由于dqn算法具备自我学习和优化的能力，本发明能够适应电池组集群运行过程中状态的动态变化，自动调整维修策略。无论是电池组集群中的某些节点出现突发故障，还是系统的运行条件发生变化，dqn都能够基于实时数据做出最优决策，保持系统的高效运行。这种适应性使得本发明在面对复杂且动态变化的集群系统时具有明显优势，尤其适用于长期运行的工业储能系统。

58、5、减少系统停机时间，提升运维效率：通过对每次维修动作的优化选择，本发明能够有效减少不必要的维修次数和系统停机时间。相比传统的定期预防性维修方法，本发明在保证系统可靠性的前提下，减少了不必要的维护操作，提高了系统的整体运维效率。尤其在电池组集群规模庞大的情况下，维修频率的降低不仅提升了运维效率，还减少了运维团队的工作负担和维修设备的使用频率。

59、6、智能化的经验回放技术提升模型性能：本发明通过引入经验回放技术，将历史决策数据作为训练样本，持续优化dqn模型的性能。通过不断从过往的维修经验中学习，dqn能够快速提高维修策略的准确性，减少维修决策中的计算复杂度。这种智能化的学习方式大大增强了系统应对复杂维修任务的能力，使得维修过程更加高效。