[发明专利]一种基于互信息的储能电池状态判定方法

说明书

本发明涉及一种基于互信息的储能电池状态判定方法，该方法统计历史S种类别的运行端电压数据并进行一阶差分处理，标注每个数据所代表的运行状态类别Lsubgt;s/subgt;,形成数据样本集合A；对数据样本集合A随机抽样，形成子集Bsubgt;r/subgt;，且子集Bsubgt;r/subgt;中样本互斥；计算待检测储能电池端电压一阶差分信号与各个子集Bsubgt;r/subgt;中每个样本之间的互信息，并从大到小依次累加，直至累计结果与互信息值和的比值大于等于设定阈值；接着，计算子集Bsubgt;r/subgt;的判定证据；最后，求各子集产生判定证据向量的平均值，形成最终判定证据向量，并判断待检测储能电池的运行状态类型。本发明可以简单、快速、及时地判断储能电池运行状态情况，实现储能电池运行状态的智能化、自动化评估与管理。

技术领域：

本发明涉及储能电池技术领域，具体涉及一种基于互信息的储能电池状态判定方法。

背景技术：

储能电池可以为电网运行提供调峰、调频、备用、黑启动等多种辅助服务，可以提高清洁能源的消纳水平和在电网中的渗透率，提升电网运行品质。而随着储能电池在电网中应用和推广规模增加，储能电池长期服役过程潜在的隐患可能导致电力系统的安全问题。同时，随着电动汽车的大规模应用，动力电池退役后的梯次化利用以及筛选归类也成为了研究的热点问题。因此，评估储能电池的运行状态、筛选判定储能电池所处的运行类型，对于提高储能电池的安全性以及深层次地合理利用是至关重要的。

在人工智能快速发展的大背景下，面向储能电池运行状态的智能化检测服务获得了高速发展和阶段性实现，开展储能电池运行状态诊断方法与模式的研究成为重点课题。目前，基于储能电池长期大量数据样本下的数据挖掘和模式识别方法成为储能电池状态判定辨识的主要手段，数据清洗和预处理、特征提取与选择、诊断模型设计以及优化成为了基于数据驱动储能电池运行状态诊断方案应用的标准过程。其中，特征提取与选择往往需要大量的人为经验或是基于大量数据样本下的深度学习过程实现，人为主观性强或者计算量大；而诊断模型设计大都表现为优化后的单一强化模型，对于奇异样本或是噪声较为敏感，易出现过拟合或欠拟合问题，且模型参数优化过程往往需要额外数据进行评估验证。

发明内容：

为了简化储能电池状态评估过程，降低人为因素影响，加强对待检测储能电池可能运行状态的完全性描述以及提高对待检测储能电池可能运行状态辨识技术的鲁棒性，本发明提出一种基于互信息的储能电池状态判定方法。本发明采用的技术方案为：

一种基于互信息的储能电池状态判定方法，包括下述步骤：

步骤1：对历史不同运行状态的储能电池端电压预处理；具体如下：

步骤1.1：利用测量设备采集m个储能电池在一次充放电测试过程中的端电压信号，m个储能电池的分为“正常”和“故障”两种，而故障的类型又分为S-1中具体类别，因此，m个储能电池包含S种类别，并标注每个信号的类别L_s,s＝1,2,…,S；

步骤1.2：对m个历史端电压数据进行一阶差分预处理，结合储能电池的运行状态类别L_s,形成数据样本集合A，设置抽取样本子集数量R、子集容量Q、比较阈值δ，并令r＝1；

步骤2：生成储能电池状态判定证据；对数据样本集合A随机抽样，形成容量为Q的子集B_r，r＝1,2,…,R，并且抽样过程保证子集B_r中样本互斥；

步骤3：利用测量设备采集待检测储能电池在一次充放电测试过程中的端电压信号，计算端电压一阶差分，定义其由随机变量Y表示，令j＝1；

步骤4：计算待检测储能电池与子集B_r中每个样本间的互信息；假设待检测储能电池端电压一阶差分数据所代表随机变量Y、子集B_r中第j个的样本所代表随机变量为和p(y)表示随机变量和Y的边缘概率分布函数，表示随机变量和Y的联合概率分布函数，则其互信息计算公式为：