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储能系统火灾防控

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

（国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，江苏南京210000）

摘要：准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统经网络模型在使用时受限于采集到的数据量，其预测效

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果和鲁棒性仍有所欠缺。此外，在电池诊断方面，现有的

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SOH评估方法局限于利用电芯级的数据进行诊断，脱离

法多关注算法层面的改进，难以利用这一结构的优势。针对这现实中储能电池向模块级、簇级诊断发展的趋势。

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动态可重构电池网络储能系统得到了广泛关注。目

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前电池拓扑重构方案主要分为两大类，一类是由清华大

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学慈松团队提出的数字储能系统［11］，另一类是仅能实现

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电池单体、模块离线的简单旁路型结构。现有的研究大

态的准确估计，并验证初级诊断结果。试验结果表明，提出的诊多集中在可重构电池组的充放电均衡上［12-15］，将拓扑重

断方法在两个诊断环节上均具有较高的准确率，在可重构电池构应用于电池异常诊断的研究鲜有报道。

拓扑结构基础上实现了储能电池衰减异常的准确监测。针对上述文献中的问题，笔者基于电池模块旁路电

关键词：储能电池；健康状态；最小二乘支持向量机；残差连路设计了一种可重构储能电池拓扑结构，并提出了基于

接；门控循环单元；两级异常诊断模块重构的储能电池两级异常诊断方法。初级诊断时，

中图分类号：X932；TM912文献标志码：A采用全工况全寿命模拟训练的最小二乘支持向量机

DOI：10.20168/j.1009-0029.2024.05.674.06（LSSVM），通过电池电压和表面中心温度分布辨识出疑

似异常电池模块，并通过可重构电路将该模块切换至检

锂离子电池因具有高能量密度、长循环寿命和环境测电路。二级诊断时，构建了一种基于残差连接和门控

友好等特性，在新能源储能、电网调峰调频和电压支撑等循环单元（GRU）的SOH估算模型，实现对电池SOH的

领域发挥着重要作用［1］。但是，随着储能电池充放电次准确估计和初级诊断结果的验证。

数的增加，其寿命衰减、内部故障和电池一致性问题日益1可重构储能电池异常诊断系统结构

凸显。储能电池组由大量单体电池经串、并联组合而成，可重构储能电池异常诊断系统由储能电池本体、重

任何单体电池的故障均可能导致电池组性能下降，甚至构电路和检测电路组成，如图1所示。

［2-4］

发生起火爆炸等重大安全事故。因此，研究有效的电

池模块异常诊断方法，对储能电池组安全高效运行有着

M1M2Mn

重要的现实意义。