一种储能电站海量电池数据的采集方法

一种储能电站海量电池数据的采集方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种采集方法，具体涉及一种储能电站海量电池数据的采集方法。
【背景技术】
[0002] 2011年底，国家风光储输示范工程（一期）中的电池储能电站投运，其中包含 12MW/63MWh锂离子电池储能系统和2MW/8MWh液流电池储能系统，其出力能力为16MW，能量 存储容量为7IMWh。
[0003] 储能电池作为风光能源项目的核心设备，其监控数据是项目最重要的成果和资产 之一。因此，数据的采集效率和准确性可谓是风光能源项目中的重中之重。储能电站系统 中，部署了上万个监测终端，这些监测终端分别采集与电池相关的功率、电压、温度、SOC等 多种数值；其采集频率通常为分钟级，部分采集终端的采集频率达到秒级。
[0004] 如图2所示，传统的数据采集设备建立在香农采样定理采样率基础上，若一个信 号能达到无失真重建，它的离散样本数完全由带宽决定，即为了不失真地恢复模拟信号，采 样频率应不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。然而，如此高精度的采样会导致两方面 问题，一是加重采集设备的负载和能耗，这会对采集设备的可靠性和寿命造成不利影响；二 是需要产生巨大的数据量，这会给后期数据的存储或压缩造成很大压力。由此可见，传统的 电力数据压缩方式具有算法复杂、计算时间长，实时性差等特点，在可靠性和及时性上得不 到保证。
[0005] 压缩感知是Donoho等人在2006年提出的信号处理理论。该理论的提出打破了传 统压缩方法先采样后压缩的处理方式，将压缩与采样合并进行。压缩传感理论表明，如果原 始信号具有稀疏性，或在某个变换基下能够被稀疏，则可以用一个与这个变换基高度不相 干的观测矩阵将这些高维的稀疏信号投影到一个低维空间上，然后通过求解优化问题就可 以从这些少量的投影中以高概率地不失真地高精度地重构出原信号，从而突破了香农采样 定理的瓶颈，降低了采样频率，使得高频信号的采集成为可能。
[0006] 本发明在深入研宄现有的压缩感知理论的基础上，提出了一种适用于储能电站电 池数据的采样压缩方法。

【发明内容】

[0007] 为实现上述目的，本发明基于压缩感知理论，提出一种适用于储能电站电池数据 的采集方法，降低了采集设备的工作负载，减少了数据存储和传输的规模。
[0008] 本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
[0009] -种储能电站海量电池数据的采集方法，所述方法包括：
[0010] (1)根据压缩感知理论，同步采集压缩储能电站的电池数据；
[0011] (2)保存并传输采集压缩后的电池数据；
[0012] (3)重构电池数据。
[0013] 优选的，所述步骤（1)包括：
[0014] 1-1获取一组一维储能电站的电池数据c;
[0015] 1-2构建所述电池数据c的稀疏表示；
[0016] 1-3确定测量矩阵，生成所述电池数据c的观测数据c'。
[0017] 进一步地，所述步骤1-1的电池数据c包括：电池功率、电压、温度和SOC值。
[0018] 进一步地，将所述电池数据c的测量值的维列向量记作N，该维列向量N中的元素 为v[n]，其中n= 1，2, 3...，N。
[0019] 进一步地，所述步骤1-2包括，通过离散余弦变换电池数据c向量的稀疏变换基 屯，获得所述电池数据C的稀疏表示：c=屯a，a=屯tC;其中，a为稀疏的转换系数。
[0020] 进一步地，所述步骤1-3包括，使用高斯随机矩阵作为测量矩阵?，所述电池数据 C经该测量矩阵?非适应线性投影获得观测数据C'，C' = = =AMa ;其中， ?SMXN维矩阵，且M〈〈N，Aes为传感矩阵，用于从观测数据c'中计算出转换系数；W为 稀疏变换基，a为稀疏的转换系数；c'为一个M维列向量，其元素个数远小于电池数据c。
[0021] 优选的，所述步骤（2)包括：将所述观测数据c'存放至关系数据库，并通过网络发 送至后端处理节点。
[0022] 优选的，所述步骤（3)包括，当Aes满足约束等距性或?与屯不相关时，利用线性 规划法，求解minalS.t.c'==①Wa获得转换系数a，并根据c=Wa计算重构后电 池数据；其中，Ci1表示LC1范数，S卩a中非1元的个数。
[0023] 与现有技术相比，本发明达到的有益效果是：
[0024] 储能电站电池监控数据时储能项目系统运行中非常具有参考价值的数据，它反映 了系统运行的动态特征，准确及时的捕捉这些运行数据，对于提高储能电站的运行效率和 可靠性具有非常重要的意义。
[0025] 传统的电站海量数据采集方法基于香农采样原理，需要使用大量的传感单元，以 秒级为单位进行持续采集，不仅数据存储和传输压力大，而且信息冗余严重；如果在采集端 使用传统的数据压缩方法，又会对传感器单元带来大量的计算开销，因此对于采集端设备 的寿命和可靠性都会产生很大影响。
[0026] 本发明提供的基于压缩感知技术的储能电站数据采集方法，采用采集和压缩同步 进行的方式，减少了数据的冗余；一方面降低了采集终端的工作负荷，提高采集终端的工作 效率和寿命，另一方面也大幅缩减了采集终端的数据存储容量。并且在保证数据有效性的 前提下，降低数据采集的频率，减少数据存储量的大小，提高数据传输的效率；从而有效缓 解了采集端的工作负荷，保证了海量数据收发的时效性，使得数据采集端和数据处理端相 互平衡，是一种适合储能电站海量数据平台的有效方法。
【附图说明】
[0027] 图1是基于压缩感知的电池数据采集的方法流程图；
[0028] 图2是传统电池数据采集方法流程图；
【具体实施方式】
[0029] 下面结合附图对本发明的【具体实施方式】做进一步的详细说明。
[0030] 如图1所示，本发明提供一种储能电站海量电池数据的采集方法，所述方法包括：
[0031] (1)根据压缩感知理论，同步采集压缩储能电站的电池数据；
[0032] 所述步骤⑴包括：1_1获取一组一维储能电站的电池数据c;所述步骤1-1的电 池数据c包括：电池功率、电压、温度和SOC值。
[0033] 将所述电池数据c的测量值的维列向量记作N，该维列向量N中的元素为V[n]，其 中n= 1，2, 3...，N0
[0034] 1-2构建所述电池数据c的稀疏表示；所述步骤1-2包括，通过离散余弦变换电池 数据C向量的稀疏变换基W，获得所述电池数据c的稀疏表示：c=Wa，a=WtC;其中， a为稀疏的转换系数。
[0035] 1-3确定测量矩阵，生成所述电池数据c的观测数据c'。所述步骤1-3包括，使用 高斯随机矩阵作为测量矩阵?，所述电池数据c经该测量矩阵?非适应线性投影获得观测 数据c'，c' =?ca=Aesa;其中，?为MXN维矩阵，且MKtAes为传感矩阵，用 于从观测数据c'中计算出转换系数；W为稀疏变换基，a为稀疏的转换系数；c'为一个M维列向量，其元素个数远小于电池数据c。
[0036] (2)保存并传输采集压缩后的电池数据；所述步骤（2)包括：将所述观测数据c' 存放至关系数据库，并通过网络发送至后端处理节点。
[0037] (3)重构电池数据。
[0038] 所述步骤⑶包括，当Aes满足约束等距性或?与W不相关时，利用L属性规划 法，求解min a lS. t. c'==①W a获得转换系数a，并根据c = W a计算重构后电池数 据；其中，Ci1表示Ltl范数，即a中非1元的个数。
[0039] 实施例：
[0040] 以储能电站检测到的电池电压数据为例，给定一维电池电压数据V=[Vl，V vn]，V是一个N维列向量，示例中我们选取N= 1024。
[0041] 确定电压向量的稀疏变换基V，常用的稀疏基有离散傅里叶变换（DFT)基、离散 余弦变换（DCT)基和小波变换（WT)基等，这里采取离散余弦变换（DCT):
【主权项】
1. 一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，所述方法包括： (1) 根据压缩感知理论，同步采集压缩储能电站的电池数据； (2) 保存并传输采集压缩后的电池数据； (3) 重构电池数据。
2. 如权利要求1所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，所述步 骤（1)包括： 1-1获取一组一维储能电站的电池数据c; 1-2构建所述电池数据c的稀疏表示； 1-3确定测量矩阵，生成所述电池数据c的观测数据c'。
3. 如权利要求2所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法一种储能电站海量电 池数据的采集方法，其特征在于，所述步骤1-1的电池数据c包括：电池功率、电压、温度和 SOC值。
4. 如权利要求3所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，将 所述电池数据c的测量值的维列向量记作N，该维列向量N中的元素为v[n]，其中n= 1，2, 3...，N〇
5. 如权利要求2所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，所述步 骤1-2包括，通过离散余弦变换电池数据c向量的稀疏变换基W，获得所述电池数据c的稀 疏表示：c=Wa，a=Wtc ;其中，a为稀疏的转换系数。
6. 如权利要求2所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，所述步 骤1-3包括，使用高斯随机矩阵作为测量矩阵?，所述电池数据c经该测量矩阵?非适应 线性投影获得观测数据c'，c'=?ca=Aesa;其中，?为MXN维矩阵，且M〈〈N， Ac"为传感矩阵，用于从观测数据c'中计算出转换系数；W为稀疏变换基，a为稀疏的转换 系数；c'为一个M维列向量，其元素个数远小于电池数据c。
7. 如权利要求1或2所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于，所述 步骤（2)包括：将所述观测数据c'存放至关系数据库，并通过网络发送至后端处理节点。
8. 如权利要求1-6任一所述的一种储能电站海量电池数据的采集方法，其特征在于， 所述步骤（3)包括，当F满足约束等距性或?与W不相关时，利用线性规划法，求解 minalS.t.c'==①Wa获得转换系数a，并根据c=Wa计算重构后电池数据；其中， Ci1表示Lci范数，即a中非1元的个数。
【专利摘要】一种储能电站海量电池数据的采集方法，所述方法包括：根据压缩感知理论，对储能电站的电池数据进行同步采集压缩，保存并传输采集压缩后的电池数据，重构电池数据，该方法降低了采集设备的工作负载，减少了数据存储和传输的规模。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-06
【公开号】CN104794571
【申请号】CN201510186285
【发明人】李相俊, 惠东, 王向前, 余雷, 姚继锋, 郑昊, 朱斯, 王立业, 贾学翠, 郭光朝, 吴文宣, 郑高, 董文琦
【申请人】中国电力科学研究院, 国家电网公司, 国网新源张家口风光储示范电站有限公司, 国网福建省电力有限公司, 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月20日