[发明专利]一种储能电池SoH检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种储能电池SoH检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定当前环境温度及当前电池电量SOC下的阻抗谱；根据所述阻抗谱构建全频等效电路模型结构；提取所述全频等效电路模型结构中的中低频等效电路模型结构；基于所述中低频等效电路模型结构、所述阻抗谱结合预设参数辨识模型确定中低频等效电路模型参数；将所述中低频等效电路模型参数、当前温度参数及当前电池电量SOC参数输入至神经网络模型确定储能电池SoH。本方案通过阻抗谱实现精确预测储能电池SoH。

技术领域

本发明实施例涉及储能电池技术，尤其涉及一种储能电池SoH检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

储能可有效应对风、光等新能源发电的强波动性与间歇性问题，也是大力提升电网吸纳新能源发电能力的重要手段，是各层级智能电网及微电网重要的组成部件之一。锂电池作为储能元件，具有能量和功率密度高、寿命长、无记忆效应等优点，其在储能领域得到了广泛的使用。但随着锂电池充放电循环次数的增加，锂电池内阻增大，活性物质减少，健康状态(State of health,SoH，SoH)不断衰减，增大了大规模储能电池组发生热失控蔓延的风险，不利于储能电站的安全稳定运行。SoH作为定量分析电池安全性的指标，对其进行准确的估计能够保证储能电池的运行安全，同时能够为制定下一步运行与检修计划提供依据。

现有的估计储能电池SoH方法是通过直接采集储能电池的电流及电压外特性数据，并通过电流、电压数据获取等效电路模型，进而估计储能电池SoH，由于现有技术中，采集储能电池的电流及电压数据为静态过程，且储能电池的电流及电压数据为外特性数据，采用等效电路模型预测储能电池SoH的方法，其泛化能力差，不适用动态工况下储能电池SoH预测，其预测结果不精确。

发明内容

本发明提供一种储能电池SoH检测方法、装置、设备及存储介质，以实现通过阻抗谱精确预测储能电池SoH。

第一方面，本发明实施例提供了一种储能电池SoH检测方法，该方法包括:

确定当前环境温度及当前电池电量SOC下的阻抗谱；

根据所述阻抗谱构建全频等效电路模型结构；

提取所述全频等效电路模型结构中的中低频等效电路模型结构；

基于所述中低频等效电路模型结构、所述阻抗谱结合预设参数辨识模型确定中低频等效电路模型参数；

将所述中低频等效电路模型参数、当前环境温度参数及当前电池电量SOC参数输入至神经网络模型确定储能电池SoH。

可选的，确定当前环境温度及当前电池电量SOC下的阻抗谱，包括：

设置阻抗谱激发电路输出不同频率的激发信号；其中，所述阻抗谱激发电路包括预设个数移位寄存器及异或门；

在不同频率的所述激发信号下，获取当前环境温度及当前电池电量SOC下的待测储能电池的电流值及电压值；

根据不同频率的所述激发信号、当前环境温度及当前电池电量SOC下的待测储能电池的所述电流值及所述电压值确定当前环境温度及当前电池电量SOC下的阻抗谱。

可选的，所述参数辨识模型为非线性最小二乘回归模型；

所述储能电池SoH检测方法还包括：

对所述阻抗谱做预处理得到复数域阻抗谱；

根据所述阻抗谱构建全频等效电路模型结构，包括：

根据所述复数域阻抗谱构建全频等效电路模型结构；

基于所述中低频等效电路模型结构、所述阻抗谱结合预设参数辨识模型确定中低频等效电路模型参数，包括：