基于趋势分析的储能电池管理优化方法及风量调节方法与流程

1.本发明涉及电池散热技术领域，尤其是涉及一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法及风量调节方法。


背景技术：

2.储能电站电柜单元一般会有若干个电池模组（简称电箱）组成，针对风冷电箱，其配有一个散热风机进行风冷散热降温。而锂离子电池在充放电过程中会产生化学反应热、极化热、焦耳热和副反应热等。由于热量的积累，若没有及时的将热量散发出去，会使锂离子电池超出正常的运行温度范围，从而降低锂电池的使用寿命，更严重的会导致电池模组停止充放电的工作。
3.目前采用的常规热管理策略是：设置电池模组工作的温度范围上下阈值，当温度达到阈值上限时，启动散热风机满功率运行，进行散热降温；当温度下降到阈值下限时，风机停止运行。
4.由于风机在其使用寿命周期内的起停次数是有限的，而该热管理策略可能会导致风机的频繁起停，即使得风机损坏的风险提升，也会降低风机的使用寿命。一旦风机损坏或性能下降不能及时散热，将会导致电池模组的性能下降、寿命缩短、甚至停止工作。而风机由于损坏或寿命到期需要更换，则要停止整个电柜的运行，从而对储能电站造成一定的经济损失（导致储能电站容量短期内下降）。为了避免风机的频繁启停，或者降低风机故障虚警概率，电池模组温度的上下阈值的设定范围往往比其的最合适的温度范围要更宽。
5.针对上述相关技术，发明人认为这种热管理策略将导致电箱温度会在一个较大范围内上下波动，不便根据电池的实时性能参数选择合适的工作模式，这将对电箱造成一定的热冲击，增加电池故障的可能性，减小电池的使用寿命。


技术实现要素：

6.为了根据电池的实时性能参数选择合适的工作模式，使电池拥有更好的性能和更长的寿命，本技术提供一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法及风量调节方法。
7.第一方面，本技术提供的一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法，采用如下的技术方案：一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法，包括：设置电池模组的工作模式状态，所述工作模式状态包括热平衡模式和热失控风险模式；获取电池模组的实时性能参数信息；若所述实时性能参数信息满足预设的热失控风险状态向热平衡状态转移条件时，则切换所述热平衡模式；若所述实时性能参数信息满足预设的热平衡状态向热失控风险状态转移条件时，则切换所述热失控风险模式。
8.通过采用上述技术方案，在电池模组供电的过程中，实时检测电池模组的实时性能参数信息，实时性能参数信息包括当前温度测量值、历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值，根据这些参数信息的变化，判断电池模组符合哪种转移条件，来将电池模块切换至热平衡模式或者热失控风险模式，因此能根据电池的实时性能参数选择合适的工作模式，使电池拥有更好的性能和更长的寿命。
9.可选的，所述热平衡模式包括：预设的散热风扇停止运行，预设的电池监控模块持续获取所述电池模组的当前温度测量值，并计算所述电池模组的历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值。
10.通过采用上述技术方案，在散热风扇运行的过程中，热平衡模式为当前的电池模组处于散热正常的状态，不需要散热风扇运行，但是在这个过程中还是需要实时监测电池模组的实时性能参数信息，便于及时根据所监测的实时性能参数信息，切换工作模式。
11.可选的，所述热失控风险模式包括：所述散热风扇按照预设的优化运行策略运行，所述电池监控模块持续获取预设的电池模组的当前温度测量值，并计算所述电池模组的历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值。
12.通过采用上述技术方案，在散热风扇运行的过程中，热失控风险模式为当前的电池模组处于散热不正常的状态，需要通过散热风扇，按照优化运行策略对电池模组，但是在这个过程中还是需要实时监测电池模组的实时性能参数信息，便于及时根据所监测的实时性能参数信息，切换工作模式。
13.可选的，所述热平衡状态向热失控风险状态转移条件包括：在t1时间段内的所述历史温度数据的变化率大于预设的第一温度变化率或者小于预设的第二温度变化率；或，在t2时刻的所述温度时序数据的预测值大于预设的第一温度值或者小于预设的第二温度值；或，在t3时间段内的所述当前温度测量值大于所述第一温度值或者小于所述第二温度值。
14.通过采用上述技术方案，在满足上述任意条件时，则说明需要从热平衡模式切换为热失控风险模式。
15.可选的，所述热失控风险状态向热平衡状态转移条件包括：在t1时间段内的所述历史温度数据的变化率小于所述第一温度变化率并且大于所述第二温度变化率；并且，在t4时刻的所述温度时序数据的预测值小于所述第一温度值并且大于所述第二温度值；并且，在t5时间段内的所述当前温度测量值小于所述第一温度值并且大于所述第二温度值。
16.通过采用上述技术方案，在满足上述任意条件时，则说明需要从热失控风险模式切换为热平衡模式。
17.可选的，所述历史温度数据的变化率和所述温度时序数据的预测值均通过预设的线性拟合及其他时序数据趋势识别算法计算得到。
18.通过采用上述技术方案，通过线性拟合及其他时序数据趋势识别算法，能较为准确地算出历史温度数据的变化率和所述温度时序数据的预测值。
19.可选的，所述散热风扇按照预设的优化运行策略运行的步骤包括：所述散热风扇调整至最优风量的状态运行，减小所述电池模组的温度波动范围；所述最优风量的状态为如下两种方式计算的风量的最大值；方式一：q1=k1*r，q1为第一风量，r为所述历史温度数据的变化率，k1为预设的正比例常数；方式二：q2=k2/min(dt1,dt2)，q1为第二风量，dt1为所述当前温度测量值与所述第一温度值的差值的绝对值，dt2为所述当前温度测量值与所述第二温度值的差值的绝对值，k2为预设的正比例常数。
20.通过采用上述技术方案，由于需要得到最优的散热效果，需要使风量最大，因此设置两种方式计算最优风量，通过两种方式计算出的风量，选择风量最大值作为最优风量，使计算结果具有选择性，从而便于确定最优的散热风扇运行策略。
21.第二方面，本技术提供的一种基于趋势分析的储能电池管理的风量调节方法，采用如下的技术方案：一种基于趋势分析的储能电池管理的风量调节方法，应用于上述的基于趋势分析的储能电池管理优化方法，包括：分析散热风扇的类型；若所述散热风扇为变频控制风扇，通过调节所述散热风扇的转速来调节风量q，即：q=c1*v，v为所述散热风扇的可调节转速；若所述散热风扇为定频风扇，通过调节所述散热风扇运行的时长来调节风量q，即：q=c2*vf*dt，vf为所述散热风扇的固定转速，d
t
为所述散热风扇的可调节运行时长。
22.通过采用上述技术方案，对于不同类型的散热风扇，调节风量的方式是不同的，分别根据变频控制风扇和定频风扇的内部结构不同，按照不同的调节方式来调节风量，对于变频控制风扇，需要调节散热风扇的可调节转速，对于定频风扇，需要调节散热风扇的可调节运行时长；因此，具有针对性的调节作用。
23.综上所述，本技术包括以下有益技术效果：1.在电池模组供电的过程中，实时检测电池模组的实时性能参数信息，实时性能参数信息包括当前温度测量值、历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值，根据这些参数信息的变化，判断电池模组符合哪种转移条件，来将电池模块切换至热平衡模式或者热失控风险模式，因此能根据电池的实时性能参数选择合适的工作模式，使电池拥有更好的性能和更长的寿命；2.对于不同类型的散热风扇，调节风量的方式是不同的，分别根据变频控制风扇和定频风扇的内部结构不同，按照不同的调节方式来调节风量，对于变频控制风扇，需要调节散热风扇的可调节转速，对于定频风扇，需要调节散热风扇的可调节运行时长；因此，具
有针对性的调节作用。
附图说明
24.图1是本技术实施例的一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法的流程图。
25.图2是电池模组的温度与时间的关系图。
26.图3是一种基于趋势分析的储能电池管理的风量调节方法的流程图。
具体实施方式
27.以下结合附图1-3对本技术作进一步详细说明。
28.实施例1参照图1，本技术实施例公开一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法，包括步骤s100~s300。
29.步骤s100：设置电池模组的工作模式状态，工作模式状态包括热平衡模式和热失控风险模式。
30.步骤s200：获取电池模组的实时性能参数信息。实时性能参数信息包括当前温度测量值、历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值。
31.步骤s300：若实时性能参数信息满足预设的热失控风险状态向热平衡状态转移条件时，则切换热平衡模式；若实时性能参数信息满足预设的热平衡状态向热失控风险状态转移条件时，则切换热失控风险模式。
32.热平衡模式包括：预设的散热风扇停止运行，预设的电池监控模块持续获取电池模组的当前温度测量值，并计算电池模组的历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值。
33.热失控风险模式包括：散热风扇按照预设的优化运行策略运行，电池监控模块持续获取预设的电池模组的当前温度测量值，并计算电池模组的历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值。
34.动态且缓和的控制散热风扇的转速，防止散热风扇因频繁的启停导致性能下降、损坏或寿期缩短，从而防止因散热风扇过早损坏而导致电池模组停止运行的风险，保障了电站的运行效益。延长了散热风扇的更换周期，减少了电站的维护成本。使电箱运行在最适温度范围（例如10~40℃）之内，使电池模组拥有更好的性能和更长的寿命。
35.热平衡状态向热失控风险状态转移条件包括：在t1时间段内的历史温度数据的变化率大于预设的第一温度变化率或者小于预设的第二温度变化率；或，在t2时刻的温度时序数据的预测值大于预设的第一温度值或者小于预设的第二温度值；或，在t3时间段内的当前温度测量值大于第一温度值或者小于第二温度值。第一温度变化率为1摄氏度每小时，第二温度变化率为-1摄氏度每小时。
36.举例数据如下：时间段t1为1小时，时刻t2指当前监测时刻+1小时，时间段t3为5秒。
37.热失控风险状态向热平衡状态转移条件包括：在t1时间段内的历史温度数据的变化率小于第一温度变化率并且大于第二温度变化率；并且，在t4时刻的温度时序数据的预测值小于第一温度值并且大于第二温度值；并且，在t5时间段内的当前温度测量值小于第一温度值并且大于第二温度值。
38.举例数据如下：时刻t2指当前监测时刻+1小时，时刻t4指当前监测时刻+1小时，时间段t3为5秒，第一温度值为25度，第二温度值为0度。
39.历史温度数据的变化率和温度时序数据的预测值均通过预设的线性拟合及其他时序数据趋势识别算法计算得到。
40.散热风扇按照预设的优化运行策略运行的步骤包括：散热风扇调整至最优风量的状态运行，减小电池模组的温度波动范围；最优风量的状态为如下两种方式计算的风量的最大值；方式一：q1=k1*r，q1为第一风量，r为历史温度数据的变化率，k1为预设的正比例常数；方式二：q2=k2/min(dt1,dt2)，q1为第二风量，dt1为当前温度测量值与第一温度值的差值的绝对值，dt2为当前温度测量值与第二温度值的差值的绝对值，k2为预设的正比例常数。
41.变量r为一个计算量，比如可通过公式abs（t2
–
t1）/dt来得到，abs为取绝对值，t1和t2分别是在时刻tn和tm的温度测量值，dt是时间差tm-tn。
42.系数k1和k2根据风机型号、其额定风量、温度变化率范围、使用单位等信息来决定，一般是通过现场调试得到。
43.参照图2，为电池模组的温度与时间的关系图，较为平滑的曲线为采用优化运行策略运行后的电池温度的波动范围，较为陡峭的曲线为采用优化运行策略运行之前的电池温度的波动范围。
44.本技术实施例一种基于趋势分析的储能电池管理优化方法的实施原理为：在电池模组供电的过程中，实时检测电池模组的实时性能参数信息，实时性能参数信息包括当前温度测量值、历史温度数据的变化率和未来任意时刻的温度预测值，根据这些参数信息的变化，判断电池模组符合哪种转移条件，来将电池模块的工作模式切换至热平衡模式或者热失控风险模式，因此能根据电池的实时性能参数选择合适的工作模式，使电池拥有更好的性能和更长的寿命。
45.实施例2参照图3，本技术实施例公开一种基于趋势分析的储能电池管理的风量调节方法，包括步骤sa00~sb00。
46.分析散热风扇的类型。
47.若散热风扇为变频控制风扇，通过调节散热风扇的转速来调节风量q，即：q=c1*v，v为散热风扇的可调节转速；若散热风扇为定频风扇，通过调节散热风扇运行的时长来调节风量q，即：q=c2*vf*dt，vf为散热风扇的固定转速，d
t
为散热风扇的可调节运行时长。
48.系数c1和c2需根据风机型号、其额定风量、使用单位等信息来决定，一般是通过现场调试得到。vf举例值可为1000rpm（转每分钟），v和dt为自动控制的可调节量，根据所需的最优风量的大小来自动调节。
49.本技术实施例一种基于趋势分析的储能电池管理的风量调节方法的实施原理为：对于不同类型的散热风扇，调节风量的方式是不同的，分别根据变频控制风扇和定频风扇的内部结构不同，按照不同的调节方式来调节风量，对于变频控制风扇，需要调节散热风扇的可调节转速，对于定频风扇，需要调节散热风扇的可调节运行时长；因此，具有针对性的调节作用。
50.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。