[发明专利]储能电站异常电池箱检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种储能电站异常电池箱检测方法、装置及电子设备，属于储能电站安全技术领域。所述储能电站配置有若干电池箱，所述方法包括：获取每个所述电池箱的待测特征数据，所述待测特征数据表征所述电池箱的当前性能；根据所述待测特征数据确定每个所述电池箱在预先获取的高斯混合分布模型中的分布概率，所述高斯混合分布模型根据所述电池箱的历史特征数据拟合得到，所述历史特征数据与所述待测特征数据的数据种类相同；判断所述分布概率是否小于预设阈值，若是，将相对应的所述电池箱判断为异常电池箱。

技术领域

本发明涉及储能电站安全技术领域，特别涉及一种储能电站异常电池箱检测方法、装置及电子设备。

背景技术

储能电站的电池通常以电池堆、电池簇、电池箱、电池芯的方式逐层排布。每个电池簇对应一个双向逆变器系统与电网侧进行交互。当前，储能电站多采用锂电池作为电池芯，锂电池如果操作和管理不当会出现热失控、燃烧甚至爆炸的危险，因此需要及时采集电池数据，以检测出储能电站中异常的电池芯。

相关技术中采用基于统计学中箱型图的方法进行检测，具体基于百分位数来筛选异常值点。但是该统计方法需要假设原始数据满足一定的分布规律。一旦原始数据没有明显的分布规律，则很难实现准确检测。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中异常电池箱检测方法不准确的缺陷，提供一种储能电站异常电池箱检测方法、装置及电子设备。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

第一方面，本发明提供了一种储能电站异常电池箱检测方法，所述储能电站配置有若干电池箱，所述方法包括：

获取每个所述电池箱的待测特征数据，所述待测特征数据表征所述电池箱的当前性能；

根据所述待测特征数据确定每个所述电池箱在预先获取的高斯混合分布模型中的分布概率，所述高斯混合分布模型根据所述电池箱的历史特征数据拟合得到，所述历史特征数据与所述待测特征数据的数据种类相同；

判断所述分布概率是否小于预设阈值，若是，将相对应的所述电池箱判断为异常电池箱。

可选地，所述电池箱包括若干个电池芯，所述获取每个所述电池箱的待测特征数据，包括：

获取所述若干个电池芯的工况数据；

根据所述工况数据获取所述待测特征数据。

可选地，所述工况数据包括电压数据和温度数据；

所述待测特征数据包括所述若干个电池芯的电压的平均值、最大值、最小值、标准差、偏度和峰度，以及所述若干个电池芯的温度的平均值、最大值、最小值、标准差、偏度和峰度。

可选地，所述方法还包括：

以所述电池箱的历史特征数据作为样本，确定所述高斯混合分布模型的特征参数，所述特征参数包括所述高斯混合分布中每个高斯分布的权重、均值向量和协方差矩阵；

基于所述特征参数确定所述高斯混合分布模型中高斯分布的数量；

根据所述特征参数和所述高斯分布的数量确定所述高斯混合分布模型。

第二方面，本发明提供了一种储能电站异常电池箱检测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取每个所述电池箱的待测特征数据，所述待测特征数据表征所述电池箱的当前性能；

第一确定模块，用于根据所述待测特征数据确定每个所述电池箱在预先获取的高斯混合分布模型中的分布概率，所述高斯混合分布模型根据所述电池箱的历史特征数据拟合得到，所述历史特征数据与所述待测特征数据的数据种类相同；