[发明专利]一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法

权利要求书

1.一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、位于各个不同的电池储能系统本地的端处理器采集BMS、PCS、EMS和动环辅助设备数据；所述端处理器配置本地储能系统的数据采集处理功能、电池系统状态计算模型、多级预警和告警功能、簇间/簇内均衡功能、人机交互界面；云服务器或虚拟服务器的计算中心，通过网络与各个电池储能系统连接，主要包括数据库、模型库、应用开发程序和人机界面；

步骤2、端处理器将采集和分析处理后的本地储能系统数据和信息上传给云计算中心数据库，所述云计算中心数据库的模型库配置多个典型的电池系统模型，具有电芯、模组、模块、电池簇和电池系统多个不同层级，在安装方式、运行年限、动环特点方面各不相同；

步骤3、建立电池储能系统的数字孪生模型，云计算中心根据大量储能系统的实际运行数据和信息，通过数据驱动的智能算法对数字孪生模型的参数进行持续优化和定期修正，形成了储能系统的数字孪生体；数字孪生体的预测数据与储能系统物理实体的运行数据不断比对，并对数字孪生体的模型参数进行优化调整，使孪生体的模型具有强适应能力和精确度；

步骤4、数字孪生体预测各个电池储能系统状态，并根据预测的各个电池储能系统状态，实现状态估计和剩余寿命预测，并对潜在故障进行预测和预警，由云计算中心及时下发给端处理器，端处理器根据接收到的信息及时进行电池储能系统状态计算模型的基础参数调整、各级预警和告警阈值调整操作，为电池储能系统的优化运行和智能运维提供服务。

2.根据权利要求1所述的一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，其特征在于：

所述BMS数据包括电池系统数据：电芯、电池模组、电池模块、电池簇和电池系统的电压、电流、温度、CO/H₂气体含量；

PCS数据包括运行控制指令、输入输出电压/电流/功率指标、PCS设备散热片温度、风扇转速、IGBT主功率管的结温；

EMS数据包括调度或上位机指令、电网并网点状态；

动环辅助设备数据包括消防、空调、通风、储能系统室不同布点温度和湿度、视频图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，其特征在于：

所述步骤3中，云平台接收分散的本地电池储能系统站点的数据和信息，然后将数据和信息汇总并与来自同时运行的数字孪生的数据进行比较，并通过它们的误差协方差或其他指标进行判断，以评估它们的差异，如果物理系统和数字孪生之间的差异超过一定值，则通过机器学习程序优化数字孪生的参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，其特征在于：

所述步骤3中，数字孪生模型的输出包括电池系统的关键参数以及它们之间的相关性，电池模型是基于电化学的、基于等效电路的或基于数据驱动的；模型库按一定周期迭代更新，并及时下发某电池储能系统站的典型参数，储能系统站本地控制器接收来自数字孪生模型的信息，然后调整本地电池系统模型或计算公式的参数。

5.根据权利要求1所述的一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，其特征在于：

所述步骤3中，同时在云平台通过机器学习分析电池等设备的老化状态或进行故障诊断，作为本地储能系统站优化运行参数的依据，或者进行维护保养工作的依据，如果预测到紧急故障立即发送到相应的本地控制器，并更新数字孪生的故障库。