基于时间序列的不稳定锂电池储能系统中SC（开关控制器）和传感器故障的检测与定位方法

《Journal of Energy Storage》：SC and sensor faults detection and localization methodology in inconsistent lithium battery energy storage system based on time sequence

锂离子电池能量存储系统中提出一种结合LSTM处理数据不一致和PSO-ET算法的多故障检测与定位方法，实验证明在16个电池单元中可达96%以上准确率。

　　在新能源发电逐渐成为新型电力系统重要组成部分的背景下，优化储能结构已成为亟待解决的问题。锂离子电池作为电化学储能系统的重要代表，因其高能量密度、低自放电率、高充放电效率以及良好的动态响应性能而被广泛应用。然而，由于单体电池之间在电压和容量等方面存在一定的差异性，为了满足更高功率需求，锂离子电池通常需要以串并联的方式组合成电池组。这种多级串并联结构虽然提高了整体系统的性能，但也带来了潜在的安全隐患。电池组内部的不一致性可能会影响信号采集的准确性，并进一步影响故障诊断的可靠性。因此，在电池组运行过程中，如何有效诊断短路（SC）故障以及传感器故障，成为了保障系统安全运行的关键。

电池组内部的不一致性主要来源于制造过程中的误差或在循环使用过程中电池的老化程度不同。这些因素会导致电池组中各单体电池之间的性能差异，进而对系统运行造成不利影响。如果短路故障未能及时检测，可能会引发热失控（TR）现象，对整个储能系统的安全构成威胁。此外，传感器故障同样不可忽视，因为它们直接影响系统对电池状态的监测和诊断能力。因此，故障诊断过程必须充分考虑电池组内部的不一致性，以确保检测结果的准确性和可靠性。

目前，针对电池组内部不一致性和故障诊断的研究虽然已有一定进展，但大多数方法仍然将不一致性和故障诊断视为两个独立的问题进行处理。这种分离的处理方式在实际应用中可能会导致对系统整体安全性的误判，因为不一致性本身可能掩盖或放大故障信号。同时，现有的故障诊断方法大多依赖于密集的传感器布置，这不仅增加了硬件成本，还限制了其在大规模电池组中的应用。因此，开发一种能够同时处理不一致性和多种故障类型，并且适用于稀疏传感器布局的统一诊断方法，显得尤为重要。

本研究提出了一种基于拓扑结构优化和数据处理技术的多故障检测与定位方法。该方法通过引入长短期记忆网络（LSTM）来处理电池组中的不一致性问题，并利用粒子群优化-极端树（PSO-ET）算法进行短路故障和传感器故障的诊断与定位。具体而言，首先利用LSTM网络预测子模块中电池在特定时间点的传感器值，并通过将预测值与实际值进行比较，消除数据采集过程中不一致性带来的影响。其次，将预测值与实际值的差异与LSTM网络的平均误差进行对比，以判断是否存在传感器故障。最后，将这些差异与一些经过处理的信号作为输入，结合PSO-ET算法进行短路故障的定位。实验结果表明，该方法在16个电池单元组成的锂铁磷酸盐（LiFePO?）电池组中，仅使用3个传感器即可实现超过96%的故障识别准确率。

本研究的创新之处主要体现在三个方面。首先，与传统的单故障检测方法相比，本方法通过优化传感器布局和多源信号融合算法，将所需传感器数量减少了81%，同时保持了相同的诊断精度。这不仅降低了硬件成本，还提高了系统的可扩展性。其次，与依赖等效电路模型（ECM）的方法相比，本方法采用自适应特征提取技术，直接处理原始传感器数据，简化了数据处理流程，提高了故障检测的速度。第三，即使在单体电池容量差异达到5%的情况下，使用LSTM处理后的数据仍能保持96%以上的故障识别准确率，表明该方法对电池组不一致性具有较强的鲁棒性。

在方法实现方面，首先对电池组的拓扑结构进行了分析，比较了传统拓扑结构与本研究提出的拓扑结构之间的差异。随后，对采集到的电压和电流信号进行了深入研究，分析了子模块不一致性与无不一致性之间的区别。接着，利用LSTM网络对这些不一致信号进行处理，以消除不一致性对后续故障诊断的影响。最后，通过PSO-ET算法对处理后的信号进行分析，实现对短路故障和传感器故障的诊断与定位。

为了验证所提出方法的有效性，本研究搭建了实际的实验平台，并在多种运行条件下进行了测试。实验条件包括新欧洲驾驶循环（NEDC）、Artemis乡村道路（ARR）以及全球统一轻型车辆测试程序3（WLTP3）。通过在这些不同条件下的实验，不仅能够评估方法在实际应用中的性能，还能进一步探讨其在复杂工况下的适应性。实验结果表明，该方法在各种运行条件下均表现出较高的诊断准确性和稳定性，具备良好的通用性。

本研究的实施过程主要分为几个阶段。在拓扑结构分析阶段，首先对电池组的结构进行了详细研究，分析了不同拓扑结构对故障检测和定位的影响。随后，对采集到的电压和电流信号进行了深入分析，探讨了不一致性如何影响信号采集和故障诊断的准确性。在信号处理阶段，利用LSTM网络对这些信号进行了处理，以消除不一致性带来的干扰。接着，通过PSO-ET算法对处理后的信号进行分析，实现了对短路故障和传感器故障的检测与定位。在实验验证阶段，搭建了实际的硬件平台，并在多种运行条件下进行了测试，以评估方法的实际应用效果。

在实验过程中，收集了不同运行条件下的电池组数据，并对这些数据进行了分析。实验结果表明，所提出的方法在多种运行条件下均能够准确识别短路故障和传感器故障，且具有较高的诊断准确率。此外，该方法在处理不一致性问题时表现出较强的鲁棒性，即使在单体电池容量差异较大的情况下，仍然能够保持较高的识别精度。这些实验结果不仅验证了方法的有效性，还为未来在更大规模电池组中的应用提供了理论依据。

本研究提出的多故障检测与定位方法具有重要的实际应用价值。首先，该方法能够有效解决电池组内部不一致性对故障诊断的影响，提高诊断的准确性和可靠性。其次，通过优化传感器布局和数据处理流程，该方法在减少硬件成本的同时，提高了系统的可扩展性。此外，该方法能够在多种运行条件下保持较高的诊断性能，表明其具备良好的通用性和适应性。这些优势使得该方法在实际应用中具有广阔的发展前景，尤其是在大规模储能系统中，能够显著提升系统的安全性和运行效率。

综上所述，本研究通过引入LSTM网络和PSO-ET算法，提出了一种新的多故障检测与定位方法，有效解决了电池组内部不一致性对故障诊断的影响。该方法不仅能够准确识别短路故障和传感器故障，还能在稀疏传感器布局下实现高效的故障定位。实验结果表明，该方法在多种运行条件下均表现出较高的诊断准确性和稳定性，为未来在更大规模储能系统中的应用提供了有力支持。