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基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究

2024-10-26 164 上传者：管理员

摘要：随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展，全球储能系统需求日益增大。然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率。本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究。大数据技术可以对大量能源数据进行分析，从而可以提高储能系统的生产和利用效率，减少能源的浪费和损失。人工智能技术可以挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息，对能源数据进行训练，并对储能系统进行预测和诊断分析。而将大数据技术和人工智能技术进行融合，可以对大量的能源数据进行处理和分析，从而提高储能系统的效率，并对储能系统是否发生故障进行预测和诊断，促进储能系统的智能监控和管理。

关键词：
人工智能
储能系统
大数据技术
故障预测和诊断
能量转化
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储能系统作为核心技术，具备能量转化、储存与按需释放的能力，在储能电网和新能源电动汽车中扮演关键角色。锂离子电池因高能量密度、长寿命和低污染等优点，在微电网和新能源汽车等领域被广泛应用[1]。然而，锂电池储能系统面临耐久性和安全性挑战，且复杂使用环境带来不确定性，易发生故障。因此，对储能系统进行故障预测和诊断尤为重要[2]。大数据技术可深入分析能源数据，提高储能效率，减少能源浪费[3]。人工智能技术则能挖掘大数据价值，训练模型进行故障预测和诊断[4]。将大数据技术和人工智能技术进行融合，可以借助机器学习算法对大量的能源数据进行处理和分析，从而提高储能系统的效率，促进储能系统的监控和管理。

1、储能系统故障预测与诊断必要性

储能系统故障预测与诊断是基于已有数据信息进行总结分析，提取特征要素，结合相关理论方法，输出预测或诊断结果。预测与诊断方法主要包括状态估计、热故障诊断、基于电池单体研发测试设备的诊断，以及电化学储能系统的故障分级诊断预警。借助大数据和人工智能技术，可实现储能系统故障的预测和诊断，帮助尽早发现故障，提高储能系统的效率和经济性，有效降低财产损失，保障人身安全。

2、基于大数据的储能系统故障预测与诊断研究

2.1大数据技术应用

目前，多数储能系统依赖模块化的锂电池单元，但单体电池间存在较大差异，影响储能系统工作。因此，构建合适的储能管理系统至关重要。作为一种新兴且逐渐成熟的技术，大数据技术能分析大量能源数据，预测和诊断储能系统，提高储能系统的生产和利用效率，减少能源浪费和损失。随着储能系统智能化，产生大量数据，借助大数据技术可实现动态化管理，调控储能系统功能联系，降低出错概率，提高储能系统运行效率。

2.2大数据技术分析框架

大数据技术通过采集、分块存储和处理分析数据，能对储能系统实施动态化管理，协调各功能模块关系，提高运行效率，降低故障概率。此技术还能构建数据反馈集合，确定并分析储能系统故障参数。

大数据分析框架包括数据区、服务区和分析区。数据区将管理数据进行划分，方便后续数据的分析，包括初始数据和实时数据，从而可以提高计算效率。数据区可以生成数据日志，传输至储能系统的控制中心。服务区包括控制器和缓存区域可以设定系统的控制指令。用于对系统的服务分析区是一个计算执行的框架区，可以用于分析储能系统的数据。

大数据技术可以对不同类型的数据实时处理和反馈，及时有效地分析储能系统各单元和电池的工作情况，进而提高整个储能系统的计算效率。在大数据技术的支持下，储能系统可以拥有更多类型的数据分析和逻辑框架，实现对数据的安全把控，对储能系统故障进行预测和诊断。

2.3基于大数据的技术挑战与创新需求

尽管大数据技术已成为储能系统故障预测和诊断的有效手段，但仍面临技术限制和挑战。储能系统工作环境复杂多变，数据量大或质量差，对大数据技术提出更高要求。因此，需不断更新和迭代大数据技术，从更多类型的逻辑构架入手，发展支持更多数据安全管理的系统。改进和创新诊断模型，实现数据更安全把控，确保储能系统安全高效运行。

3、基于人工智能的储能系统故障预测与诊断研究

3.1人工智能技术应用

储能系统故障预测和诊断是工业制造中的重要的环节。传统的故障诊断主要依赖于人工及其专业知识，诊断效率低和耗时长。而人工智能技术可以通过机器学习或者深度学习算法来挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息，对能源数据进行训练，并对储能系统进行预测和诊断分析。人工智能方法可以大大提高储能系统故障诊断准确性和诊断效率。通过建立人工智能模型，来模拟储能系统在不同状况下的性能表现，可以提高储能系统的响应速度和可靠性能。

3.2人工智能技术分析方法

基于人工智能模型的储能系统故障预测与诊断包括原始数据输入、特征提取、人工智能模型建立和储能系统故障预测和诊断四个部分。常见的人工智能模型包括有监督学习模型和无监督学习模型。

3.2.1有监督学习模型

有监督学习是通过已知类别的样本调整分类器参数以达到预期性能的过程，常见的人工智能模型包括支持向量机、贝叶斯理论和神经网络等。基于支持向量机的储能系统故障评估方法，采用递归最小二乘算法实现状态评估和参数估计，最后利用支持向量机实现故障状态评估。贝叶斯模型则依据先验信息和样本数据推断未知参数的后验分布，预测和分类未知数据，适用于分析电池特征与容量关系，预测储能系统使用寿命及故障。神经网络通过学习和训练，能输入电流、温度等参数，估计电容量和储能系统状态，进而实现故障的预测和诊断。

3.2.2无监督学习模型

无监督学习与有监督学习不同，其核心在于探索数据的内在结构和关系，所学习的数据没有标签或已知结果。聚类算法作为一种重要的无监督学习模型，在储能系统故障预测和诊断研究中具有广泛应用。该算法能根据数据间的关联程度计算距离，形成多个类别，从而预测或识别故障单体。基于K-Means聚类分析的储能系统故障诊断方法，利用电池电压作为样本数据，对系统运行过程中的障碍进行预测、预警及故障分级分类。此外，聚类算法还能对储能系统中的工程数据进行多维特征提取，并综合评分其状态，以实现故障预测和诊断。

3.3基于人工智能的技术挑战与创新需求

使用人工智能诊断可以对不同的储能系统故障进行预测和诊断，具有可扩展性。人工智能技术的适应性较强，但是该技术对历史数据和样本的数量要求很高。一般来说要求有足够多和多样化的训练数据，这样才不容易导致过拟合，得出较为可靠的结果。但是储能系统的工作环境是复杂多变的，这些对人工智能技术提出了更高的要求。因此也需要发展更智能的诊断模型来对能源数据进行处理和分析。

4、结论

本文探讨了基于大数据技术和人工智能技术的储能系统故障预测和诊断方法。大数据技术可以对大量的能源数据进行分析和处理，对储能系统故障进行预测和诊断，提高储能系统的效率和经济性。人工智能技术可以借助机器学习算法和深度学习算法，从大量的数据中发现故障规律，快速准确地实现自动化的储能系统故障诊断。而将大数据技术和人工智能技术进行融合，可以对大量的能源数据自动化处理和分析，从而提高储能系统的效率，促进储能系统的监控和管理，实现真正的储能系统智慧诊断应用。

参考文献:

[1]张扬,李晓杰,马兹林,等.锂离子电池故障诊断算法研究综述[J].重庆理工大学学报(自然科学), 2023, 37(9):49-61.

[2]孙振宇,王震坡,刘鹏,等.新能源汽车动力电池系统故障诊断研究综述[J].机械工程学报, 2021, 57(14):87-104.

[3]李永娜.大数据技术在大规模储能电池管理系统中的应用[J].储能科学与技术, 2024, 13(4):1353-1355.

基金资助:2023年广东省教育厅青年创新人才项目(自然科学)(2023KQNCX143);

文章来源:李根,刘珊珊.基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究[J].储能科学与技术,2024,13(10):3653-3655.