退役电池的梯次利用效果分析方法与流程

本发明涉及电池效果分析领域，尤其涉及一种退役电池的梯次利用效果分析方法。

背景技术：

1、退役电池的梯次利用是指将退役的电池进行重新组合,形成新的储能系统,实现电池的二次利用的过程，通过对退役电池的梯次利用效果分析可以有效的判断退役电池的梯次利用的利用率，淘汰无法正常利用的退役电池，保证退役电池二次利用的利用率，从而节约能源。

2、目前退役电池的梯次利用效果分析主要是通过对退役电池的梯次利用充电效率进行分析从而判断退役电池的梯次利用效果，然而电池的寿命和退役电池的运行状态没有考虑，从而导致退役电池的梯次利用效果分析不够完整。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种退役电池的梯次利用效果分析方法，可以提高退役电池梯次利用效果分析的完整性。

2、第一方面，本发明提供了一种退役电池的梯次利用效果分析方法，包括：

3、获取退役电池进行梯次利用的电池运行参数，对所述电池运行参数进行数据预处理，得到目标运行参数，基于所述目标运行参数，分析所述退役电池的当前运行状态；

4、分别提取所述目标运行参数中的充电片段和放电片段，根据所述充电片段和所述放电片段，构建所述退役电池的三维曲线，基于所述三维曲线，计算所述退役电池的电能转化效率和电池衰减速度。

5、根据所述电能转化效率和所述电池衰减速度，计算所述退役电池的电池容量；

6、将所述当前运行状态、所述电能转化效率、所述电池衰减速度以及所述电池容量作为输入值输入退役电池效果分析模型中，利用所述退役电池效果分析模型中的关联网络计算所述当前运行状态、所述电能转化效率、所述电池衰减速度以及所述电池容量的关联关系；

7、基于所述关联关系，利用所述退役电池效果分析模型中的决策网络计算所述退役电池的可利用度，根据所述可利用度，分析所述退役电池进行梯次利用的效果分析报告。

8、在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述电池运行参数进行数据预处理，得到目标运行参数，包括：

9、识别所述电池运行参数中的重复数据；

10、删除所述电池运行参数中的重复数据，得到有效数据；

11、检索所述有效数据的异常数据序列；

12、根据所述异常数据序列，对所述有效数据进行序列修复，得到序列数据；

13、对所述序列数据进行平滑处理，得到所述目标运行参数。

14、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述目标运行参数，分析所述退役电池的当前运行状态，包括：

15、分析所述目标运行参数的参数特征；

16、构建所述参数特征的特征矩阵；

17、基于所述特征矩阵，计算所述参数特征的特征值；

18、根据所述特征值，计算所述退役电池的状态值；

19、根据所述状态值，分析所述退役电池的当前运行状态。

20、在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述特征值，计算所述退役电池的状态值：

21、根据所述特征值，利用下述公式计算所述退役电池的状态值：

22、

23、其中，表示状态值，表示退役电池的初始状态，表示退役电池的额定容量，表示退役电池的温度，表示退役电池的充放电次数，表示退役电池的充放电电流，表示特征值。

24、在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述充电片段和所述放电片段，构建所述退役电池的三维曲线，包括：

25、分别提取所述充电片段和所述放电片段的充电关键数据和放电关键数据；

26、分别分析所述充电关键数据和所述放电关键数据的充电数据属性和放电数据属性；

27、基于所述充电数据属性和所述放电数据属性，推理所述退役电池的运行逻辑；

28、根据所述运行逻辑，构建所述退役电池的三维曲线。

29、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述三维曲线，计算所述退役电池的电能转化效率和电池衰减速度，包括：

30、根据所述三维曲线，识别所述退役电池固定时间内的消耗电能和所述退役电池对应供电设备的增长电能；

31、根据所述消耗电能和所述增长电能，计算所述退役电池的电能转化效率；

32、识别所述三维曲线的曲线节点，标记所述曲线节点的节点损耗；

33、根据所述节点损耗，计算所述退役电池的电池衰减速度。

34、在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述节点损耗，计算所述退役电池的电池衰减速度：

35、根据所述节点损耗，利用下述公式计算所述退役电池的电池衰减速度：

36、

37、其中，表示电池衰减速度，表示退役电池中电池的数量，表示曲线节点的数量，表示节点损耗，表示比列系数，表示退役电池的充放电控制系数，表示退役电池的均衡器。

38、在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述电能转化效率和所述电池衰减速度，计算所述退役电池的电池容量，包括：

39、根据所述电能转化效率和所述电池衰减速度，利用下述公式计算所述退役电池的电池容量：

40、

41、其中，表示退役电池的电池容量，表示退役电池的电池衰减速度，表示退役电池电能转化效率，表示退役电池储能系统累计充放电循环次数，表示为效益折算系数，表示常规电池的电池衰减速度，表示常规电池电能转化效率。

42、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述关联关系，利用所述退役电池效果分析模型中的决策网络计算所述退役电池的可利用度，包括：

43、根据所述决策网络中的挖掘层对所述关联关系进行数据挖掘，得到挖掘数据；

44、利用所述决策网络中的结构层对所述挖掘数据进行结构化，得到结构化数据；

45、基于所述结构化数据，利用所述决策网络中的规则层构建所述退役电池的利用规则；

46、根据所述利用规则，利用所述决策网络中的决策层计算所述退役电池的可利用度。

47、第二方面，本发明提供了一种退役电池的梯次利用效果分析装置，所述装置包括：

48、电池运行状态分析模块，用于获取退役电池进行梯次利用的电池运行参数，对所述电池运行参数进行数据预处理，得到目标运行参数，基于所述目标运行参数，分析所述退役电池的当前运行状态；

49、电池三维曲线构建模块，用于分别提取所述目标运行参数中的充电片段和放电片段，根据所述充电片段和所述放电片段，构建所述退役电池的三维曲线，基于所述三维曲线，计算所述退役电池的电能转化效率和电池衰减速度；

50、电池容量计算模块，用于根据所述电能转化效率和所述电池衰减速度，计算所述退役电池的电池容量；

51、电池数据管理模块，用于将所述当前运行状态、所述电能转化效率、所述电池衰减速度以及所述电池容量作为输入值输入退役电池效果分析模型中，利用所述退役电池效果分析模型中的关联网络计算所述当前运行状态、所述电能转化效率、所述电池衰减速度以及所述电池容量的关联关系；

52、电池效果报告生成模块，用于基于所述关联关系，利用所述退役电池效果分析模型中的决策网络计算所述退役电池的可利用度，根据所述可利用度，分析所述退役电池进行梯次利用的效果分析报告。

53、与现有技术相比，本方案的技术原理及有益效果在于：

54、本发明实施例通过对所述电池运行参数进行数据预处理，得到目标运行参数可以去除所述电池运行参数中的重复数据、缺失值等数据，提高后期数据分析的准确性。进一步地，进一步地，本发明实施例通过基于所述目标运行参数，分析所述退役电池的当前运行状态可以得到所述退役电池在工作时的工作状态，是否稳定，从而提高对所述退役电池梯次利用效果分析的完整性。本发明实施例通过分别提取所述目标运行参数中的充电片段和放电片段可以根据充放电的实时记录来分析所述退役电池的电池性能。进一步地，进一步地，本发明实施例通过根据所述充电片段和所述放电片段，构建所述退役电池的三维曲线可以将所述退役电池的运行参数可视化，从而更好的分析所述退役电池进行梯次利用的效果。再次，本发明实施例通过根据所述电能转化效率和所述电池衰减速度，计算所述退役电池的电池容量可以从所述退役电池的电能存储量来考察所述退役电池的梯次利用的效果，从而提高了对所述退役电池梯次利用效果分析的完整性。最后，本发明实施例通过利用所述退役电池效果分析模型中的关联网络计算所述当前运行状态、所述电能转化效率、所述电池衰减速度以及所述电池容量的关联关系利用模型对目标数据进行深层次的数据分析，提高对所述退役电池数据分析的精准性，本发明实施例通过根据所述可利用度，分析所述退役电池进行梯次利用的效果分析报告可以通过所述可利用度综合反应所述退役电池的可以利用程度，从而提高所述退役电池梯次利用的效果分析完整性。因此，本发明实施例提出的一种退役电池的梯次利用效果分析方法及装置，可以提高退役电池梯次利用效果分析的完整性。