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基于电池模块重构的储能电池异常两级诊断方法
被引量：
1
1
作者
王庭华
吴静云
+1 位作者
何大瑞
鄢博
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024年第5期674-679,共6页
准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统安全运行的关键。采用可重构电池拓扑结构是未来电池储能系统的一大趋势,而现有的基于数据驱动的电池健康状态评估方法多关注算法层面的改进,难以利用这一结构的优势。针对这一问题,提出一...
准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统安全运行的关键。采用可重构电池拓扑结构是未来电池储能系统的一大趋势,而现有的基于数据驱动的电池健康状态评估方法多关注算法层面的改进,难以利用这一结构的优势。针对这一问题,提出一种异常电池两级诊断方法:初级诊断采用通过全工况全寿命周期模拟数据集训练的最小二乘支持向量机分类模型,筛选出疑似异常电池模块;二级诊断采用一种基于残差连接和门控循环单元的健康状态估算模型,实现对储能电池健康状态的准确估计,并验证初级诊断结果。试验结果表明,提出的诊断方法在两个诊断环节上均具有较高的准确率,在可重构电池拓扑结构基础上实现了储能电池衰减异常的准确监测。
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关键词
储能电池
健康状态
最小二乘支持向量机
残差连接
门控循环单元
两级异常诊断
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职称材料
题名
基于电池模块重构的储能电池异常两级诊断方法
被引量：
1
1
作者
王庭华
吴静云
何大瑞
鄢博
机构
国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024年第5期674-679,共6页
基金
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2022159)。
文摘
准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统安全运行的关键。采用可重构电池拓扑结构是未来电池储能系统的一大趋势,而现有的基于数据驱动的电池健康状态评估方法多关注算法层面的改进,难以利用这一结构的优势。针对这一问题,提出一种异常电池两级诊断方法:初级诊断采用通过全工况全寿命周期模拟数据集训练的最小二乘支持向量机分类模型,筛选出疑似异常电池模块;二级诊断采用一种基于残差连接和门控循环单元的健康状态估算模型,实现对储能电池健康状态的准确估计,并验证初级诊断结果。试验结果表明,提出的诊断方法在两个诊断环节上均具有较高的准确率,在可重构电池拓扑结构基础上实现了储能电池衰减异常的准确监测。
关键词
储能电池
健康状态
最小二乘支持向量机
残差连接
门控循环单元
两级异常诊断
Keywords
storage battery state of health
least squares support vector machine
residual connection
gated cyclic unit
two-level anomaly diagnosis
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电池模块重构的储能电池异常两级诊断方法
王庭华
吴静云
何大瑞
鄢博
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024
1
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