CN117907845A - 基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电数据测量技术领域，具体涉及基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法。该方法基于当前检测时刻下所有检测点的电压变化以及电压与表面温度的相关程度，获得系统能量损失指标；所有历史检测时刻中，根据每个检测点处历史检测值与多个环境类型的环境数据的变化关联情况，以及检测点与其他检测点在历史检测值上的相关程度，获得每个检测点的误差成分，基于在检测点的分布特征占比程度，得到每个检测点的误差权重，结合系统能量损失指标和当前检测值，得到优化检测值；通过优化检测值进行绝缘检测。本发明基于系统中整体检测点处的电参数与环境因素的关联影响更准确的消除误差，得到精度更高的检测值，提高绝缘检测的准确性。

Description

基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法

技术领域

本发明涉及电数据测量技术领域，具体涉及基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法。

背景技术

电化学储能系统主要由电池组、储能变流器、电池管理系统、能量管理系统以及其他电气设备构成，例如锂离子电池系统。电化学储能系统的绝缘检测是非常重要的，因为良好的绝缘性能可以确保系统的安全性和稳定性。绝缘检测的目的是及时发现绝缘故障，防止电池系统发生短路或其他安全问题。

绝缘电阻测量是最基本的绝缘检测方法之一，通过在系统的电路中插入一个高阻抗的测量装置，可以监测系统对应位置处的绝缘电阻情况，当出现低绝缘电阻时可能表明系统存在绝缘故障。但是绝缘检测过程中往往存在许多环境因素的干扰，在现有采用周期性校正的方式消除检测值误差的方法中，没有考虑不同的环境因素的不同相关影响程度，使得消除误差在补偿精度以及灵活性方面均存在明显的局限，使最终得到检测值的精度较低，影响绝缘检测的准确性。

发明内容

为了解决现有技术中使最终得到检测值的精度较低，影响绝缘检测的准确性的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，所述方法包括：

在电化学储能系统中每个检测点处获取当前检测时刻的当前检测值、电压数据以及表面温度数据；获取每个历史检测时刻下的不同环境类型的环境数据以及每个检测点处的历史检测值；

根据所有检测点处的电压数据变化情况，以及电压数据与表面温度数据的关联情况，获得当前检测时刻的系统能量损失指标；

根据每个检测点处的所有历史检测值与每个环境类型的所有环境数据的变化关联情况，以及对应检测点处与每个其他检测点处在所有历史检测值之间的分布相关程度，获得每个检测点处所有历史检测值中的误差成分；根据每个检测点处的误差成分在所有历史检测值中的分布特征占比情况，获得每个检测点处的误差权重；

根据每个检测点处的误差权重、当前检测值和系统能量损失指标，获得在当前检测时刻下每个检测点处的优化检测值；基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测。

进一步地，所述系统能量损失指标的获取方法包括：

计算所有检测点中电压数据的极差与最大的电压数据的比值，获得系统总能量损失率；

将所有检测点按照电压数据从小到大的顺序排列，获得检测序列；根据检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的线性相关情况，获得异常可能性；

将系统总能量损失率和异常可能性的乘积，作为当前检测时刻的系统能量损失指标。

进一步地，所述误差成分的获取方法包括：

根据历史检测时刻的总数量确定方阵边长；基于方阵边长将每个环境类型的所有环境数据转换为二维方阵数据，作为每个环境类型的环境方阵；基于方阵边长将每个检测点处的所有历史检测值转换为二维方阵数据，作为每个检测点的历史检测方阵；

对每个环境类型的环境方阵采用特征分解，并将最大特征值对应的特征向量作为每个环境类型的主成分向量；对每个检测点的历史检测方阵采用特征分解，获得每个检测点的特征向量；

依次将每个检测点作为目标点，对于目标点的任意一个特征向量，计算该特征向量与每个环境类型的主成分向量的内积，获得该特征向量与每个环境类型的变化相关指标；将该特征向量与所有环境类型的变化相关指标的平均值，作为该特征向量的环境关联度；

根据目标点的该特征向量与每个其他检测点的每个特征向量之间的相似程度，获得目标点的该特征向量的检测相似度；

根据目标点的该特征向量的环境关联度和检测相似度，获得目标点的该特征向量的向量误差指标；环境关联度和检测相似度均与向量误差指标呈正相关；

将目标点的所有特征向量中最大的误差指标对应的特征向量作为目标点的误差成分。

进一步地，所述根据目标点的该特征向量与每个其他检测点的每个特征向量之间的相似程度，获得目标点的该特征向量的检测相似度，包括：

依次将目标点的每个其他检测点作为相关点，计算目标点的该特征向量与相关点的每个特征向量的内积，获得该特征向量与相关点的每个特征向量的相似指标；计算该特征向量与相关点的所有特征向量的相似指标的平均值，获得该特征向量与相关点的分布相似值；

计算目标点的该特征向量与所有其他检测点的分布相似值的平均值，获得目标点的该特征向量的检测相似度。

进一步地，所述误差权重的获取方法包括：

对于任意一个检测点，计算该检测点中每个特征向量中所有元素值的方差，获得该检测点的每个特征向量的特征指标；将该检测点的所有特征向量的特征指标的和值，作为该检测点的总特征指标；

将该检测点的误差成分对应的特征指标与总特征指标的比值进行归一化处理，获得该检测点的误差权重。

进一步地，所述优化检测值的获取方法包括：

对于任意一个检测点，将系统能量损失指标与该检测点处的误差权重的乘积，作为该检测点的补偿系数；计算该检测点处的当前检测值与补偿系数的乘积，获得该检测点处的补偿数值；

将该检测点处的当前检测值与补偿值的累加值，作为该检测点处的优化检测值。

进一步地，所述基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测，包括：

当检测点处的优化检测值小于预设绝缘阈值时，将对应检测点处的绝缘性记为异常；否则将绝缘性记为正常。

进一步地，所述根据历史检测时刻的总数量确定方阵边长，包括：

计算历史检测时刻的总数量的非负平方根，并向下取整获得方阵边长。

进一步地，所述根据检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的线性相关情况，获得异常可能性，包括：

计算检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的皮尔逊相关系数，并进行负相关映射，获得异常可能性。

进一步地，所述历史检测时刻的总数量设置为100。

本发明具有如下有益效果：

本发明先基于当前检测中所有检测点的电压变化，以及电压与表面温度的相关程度，从电压变化判断可能的能量损失情况，结合电化学储能系统中组件运行导致的电压变化情况会带动表面温度同步变化的特征，调整真实损失情况得到当前检测时的更准确的系统能量损失指标。在能量损失部分中存在由于环境因素导致测量的不准确性的伪损失分布，也即误差部分，因此结合储能系统中运行环境的变化影响情况分析误差，通过每个检测点处历史检测值与多个环境类型的环境数据之间的变化关联情况，反映检测点的历史检测值受到环境因素的影响情况，也同时考虑到环境因素会同时影响所有测试点的数据波动情况，通过每个检测点与其他检测点在历史检测值之间的分布相关，得到每个检测点处历史检测值中属于被环境因素干扰的误差成分，根据误差成分的分布特征占比程度，得到每个检测点受到环境因素干扰程度的误差权重，以便于根据误差部分对检测值进行补偿。结合误差权重与系统能量损失指标，可分析每个检测点处损失能量中误差部分的程度，并对当前检测值调整，即可得到优化检测值，通过更准确的误差消除后依据当前检测中准确度更高的优化检测值进行绝缘检测。本发明基于系统中整体检测点处的电参数与环境因素的关联影响更准确的消除误差，得到精度更高的检测值，提高绝缘检测的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法流程图，该方法包括以下步骤：

S1：在电化学储能系统中每个检测点处获取当前检测时刻的当前检测值、电压数据以及表面温度数据；获取每个历史检测时刻下的不同环境类型的环境数据以及每个检测点处的历史检测值。

在本发明实施例中，电化学储能系统中通常具有多个电池组件，在每两个相邻的电池组件之间的绝缘表面上设置一个检测点，然后将检测电极安装在已选择的检测点上，检测电极通常是金属电极，将检测电极连接到专业的绝缘电阻测试仪器，启动绝缘电阻测试仪器并记录测量结果，测量结果为被检测表面的绝缘电阻大小，也即为检测值。需要说明的是，具体检测过程为本领域技术人员熟知的技术效果，在此不做赘述。

而绝缘性不良会导致电流在不应该流动的路径上泄漏，这可能会导致储能系统的能量损失，因为电流会绕过电池或电池堆，并通过绝缘材料之间的缺陷或损坏的部分流动，同时绝缘不良还会导致系统中存在额外的电压下降，影响系统的正常运行。故当检测值较低时，可认为存在绝缘不良情况，但检测过程中还可能由于环境发热、湿度或污染等因素导致的检测值较低，因此需要检测时进行消除误差的矫正。

首先，在电化学储能系统中每个检测点处获取当前检测时刻的当前检测值、电压数据以及表面温度数据，通过储能系统中检测点处电压与温度的变化情况进行系统存在异常损耗的分析，并获取每个历史检测时刻下的不同环境类型的环境数据以及每个检测点处的历史检测值，通过历史检测时检测值受环境因素影响的情况，考虑异常损耗中因环境因素导致的误差损耗，对当前检测值调整。在本发明实施例中，历史检测时刻的总数量设置为100，其数量实施者可根据具体实施情况进行调整，主要用于在大量历史检测记录中分析相关程度，在此不做限制。环境数据可通过传感器进行获取，环境数据的环境类型包括：环境温度、湿度和流通风速等，环境数据的采集方法为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

S2：根据所有检测点处的电压数据变化情况，以及电压数据与表面温度数据的关联情况，获得当前检测时刻的系统能量损失指标。

结合电化学储能系统中所有检测点的电压变化可初步反映系统能量的损失情况，并考虑电化学储能系统中有些电压变化是由于电化学组件导致的，此时的电压变化情况会与检测处表面温度同步变化，因此再根据电压与表面温度的关系调整计算能量损失，故根据所有检测点处的电压数据变化情况，以及电压数据与表面温度数据的关联情况，获得当前检测时刻的系统能量损失指标。

优选地，计算所有检测点中电压数据的极差与最大的电压数据的比值，获得系统总能量损失率，通过电压数据的极差反映最大压降，并用最大电压数据进行归一化处理，反映电压下降变化程度，当变化越大，说明系统的总能量损失越高，该损失可能包括电阻、电感或电容等元件的影响，还可能为一些绝缘性泄漏导致。

进一步地将所有检测点按照电压数据从小到大的顺序排列，获得检测序列，对检测点电压数据进行排列，方便得到更准确的线性变化关联性。当电阻恒定时，电流会随着电压变化而变化，对于正常组件运行导致的电压变化来说，当电压增大时，电流增大导致电阻发热，因此电压与绝缘电阻处的表面温度理论上呈现线性相关，因此根据检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的线性相关情况，获得异常可能性，在本发明一个实施例中，计算检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的皮尔逊相关系数，并进行负相关映射，获得异常可能性。若电压数据对表面温度数据产生了线性变化的关联性，表征系统能量变化为正常变化情况，能量不为异常损耗，异常可能性小，反之若电压数据未对表面温度数据产生线性变化关联，表征系统能量在系统中发生了损失，电流由于绝缘性较差而从其他路径泄漏，产生了压降。需要说明的是，皮尔逊相关系数可反映数据的线性相关程度，皮尔逊相关系数的计算为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

通过异常可能性对总能量损失情况进行调整，将系统总能量损失率和异常可能性的乘积，作为当前检测时刻的系统能量损失指标，系统能量损失指标系统总体的异常损失率，是对系统误差异常总和的预期。在本发明实施例中，系统能量损失指标的表达式为：

式中，表示为系统能量损失指标，表示为所有检测点中最大的电压数据，表示为所有检测点中最小的电压数据，表示为检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的皮尔逊相关系数。

其中，表示为系统总能量损失率，表示为异常可能性，当系统总能量损失率越高，说明系统总压降变化越高，当异常可能性越高，说明系统中由正常元件导致的压降变化可能性越小，故总体能量由于异常导致的损失率越高，也即为系统能量损失指标越大。需要说明的是，本发明实施例中所有参与计算分析的参数数据均已进行去量纲处理，去量纲处理为本领域技术人员熟知的技术手段，后续不再赘述。

至此，完成当前检测时刻对系统中能量发生异常损失程度的分析。

S3：根据每个检测点处的所有历史检测值与每个环境类型的所有环境数据的变化关联情况，以及对应检测点处与每个其他检测点处在所有历史检测值之间的分布相关程度，获得每个检测点处所有历史检测值中的误差成分；根据每个检测点处的误差成分在所有历史检测值中的分布特征占比情况，获得每个检测点处的误差权重。

在电化学储能系统中，检测点处对应的能量损失不仅仅包含绝缘不良导致的能量泄露问题，还可能存在环境因素导致的检测偏差问题，举例而言，储能系统的电压大多情况下并不会出现突增的情况，电压应力在绝缘电阻的承受范围内，而环境数据的变化时，如湿度较大时，绝缘体表面可能形成水膜，导致绝缘电阻的减小，或者空间散热不佳导致储能系统内部热量堆积，也会影响绝缘电阻的测量等等。

这些环境因素问题在绝缘检测时属于噪声干扰问题，在基于检测值分析时需要消除误差影响，对检测值进行补偿。由于环境影响因素的多样性，检测值受到的影响程度也不尽相同，故需要基于历史检测值的影响波动情况进行误差判断，因此根据每个检测点处的所有历史检测值与每个环境类型的所有环境数据的变化关联情况，以及对应检测点处与每个其他检测点处在所有历史检测值之间的分布相关程度，获得每个检测点处所有历史检测值中的误差成分。

优选地，根据历史检测时刻的总数量确定方阵边长，以保证历史数据能够被转化为方阵矩阵，使后续矩阵可采用特征分解得到反映数据分布特征，在本发明实施例中，计算历史检测时刻的总数量的非负平方根，并向下取整获得方阵边长。基于方阵边长将每个环境类型的所有环境数据转换为二维方阵数据，作为每个环境类型的环境方阵，基于方阵边长将每个检测点处的所有历史检测值转换为二维方阵数据，作为每个检测点的历史检测方阵，由于环境数据和历史检测值均为基于历史检测时刻获取，故方阵中的元素数量小于所有历史检测时刻获得的数据数量，在本发明实施例中，获得以方阵边长为尺寸长度的矩阵，将数据从左至右依次填入并自动换行，直至矩阵中每个元素位置均被填入，获得二维方阵数据，举例而言，当历史检测时刻数量为100时，方阵边长为10，矩阵为10×10的矩阵，对于湿度类型的所有环境数据，将环境数据从矩阵的左上角依次填入，最终获得湿度类型的环境方阵。需要说明的是，二维矩阵的转换方法为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

进一步地，对每个环境类型的环境方阵采用特征分解，并将最大特征值对应的特征向量作为每个环境类型的主成分向量，反映环境因素在历史检测中的主要变化分布情况。对每个检测点的历史检测方阵采用特征分解，获得每个检测点的特征向量，由于数据的主要分布方向可能存在多个，因此每个检测点的特征向量数量若干，需要说明的是，方阵可采用特征分解得到特征值与对应的特征向量，特征分解为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

依次将每个检测点作为目标点，分析每个检测点中受环境因素影响的干扰情况。对于目标点的任意一个特征向量，计算该特征向量与每个环境类型的主成分向量的内积，获得该特征向量与每个环境类型的变化相关指标，反映该特征向量与每个环境类型的变化相关程度，将该特征向量与所有环境类型的变化相关指标的平均值，作为该特征向量的环境关联度，反映该特征向量与所有环境类型变化的整体相关程度。

同时考虑到环境因素会同时影响所有测试点的数据波动情况，对每个特征向量与其他特征向量之间的整体相似性分析，根据目标点的该特征向量与每个其他检测点的每个特征向量之间的相似程度，获得目标点的该特征向量的检测相似度，在本发明一个实施例中，依次将目标点的每个其他检测点作为相关点，计算目标点的该特征向量与相关点的每个特征向量的内积，获得该特征向量与相关点的每个特征向量的相似指标，反映该特征向量与其他检测点的特征向量的相似情。计算该特征向量与相关点的所有特征向量的相似指标的平均值，获得该特征向量与相关点的分布相似值，反映目标点的该特征向量分布情况与相关点的相似程度。最终结合与所有其他检测点的相似程度，计算目标点的该特征向量与所有其他检测点的分布相似值的平均值，获得目标点的该特征向量的检测相似度，整体反映该特征向量与其他测试点的分布相似程度。

根据目标点的该特征向量的环境关联度和检测相似度，获得目标点的该特征向量的向量误差指标，通过该特征向量反映的数据分布变化与环境的相关程度，以及与其他检测点的相关情况，综合反映该特征向量与环境因素的整体关联性。环境关联度和检测相似度均与向量误差指标呈正相关，在本发明实施例中误差指标的表达式为：

式中，表示为第个检测点中的第个特征向量的误差指标，表示为环境类型的总数量，表示为第个检测点中的第个特征向量，表示为第个环境类型的主成分向量，表示为第个检测点对应的其他检测点的总数量，表示为第个其他检测点中特征向量的总数量，表示为第个其他检测点中的第个特征向量。

其中，表示为对第个检测点中的第个特征向量与第个环境类型的主成分向量进行内积运算，也即为第个特征向量与第个环境类型的变化相关指标，表示为第个特征向量的环境关联度。表示为对第个检测点中的第个特征向量与第个其他检测点中的第个特征向量进行内积运算，也即为第个特征向量与第个其他检测点中的第个特征向量的相似指标，表示为第个特征向量与第个其他检测点的分布相似值，表示为第个特征向量的检测相似度。当环境关联度越大，说明该特征向量与环境因素变化越相关，当检测相似度越大，说明该特征向量的变化与其他检测点越相似，其变化的关联性越可信，故该特征向量的数据分布越可能为环境因素导致的误差成分，误差指标越大。通过加法的形式反映环境关联度和检测相似度均与向量误差指标呈正相关，在本发明其他实施例中，也可运用其他基础数学运算反映环境关联度和检测相似度均与向量误差指标呈正相关，如乘法等，在此不做相中。

因此，将目标点的所有特征向量中最大的误差指标对应的特征向量作为目标点的误差成分，最大的误差指标反映特征向量最受环境因素影响的成分，故将此时的特征向量作为目标点的误差成分，每个测试点均得到误差成分。

根据误差成分的分布特征在每个检测点的占比程度，反映每个检测点考虑误差影响的程度，当误差成分贡献度较高时，对检测点的补偿程度越大，因此根据每个检测点处的误差成分在所有历史检测值中的分布特征占比情况，获得每个检测点处的误差权重。

优选地，对于任意一个检测点，计算该检测点中每个特征向量中所有元素值的方差，获得该检测点的每个特征向量的特征指标，通过特征指标反映特征向量表征数据信息的程度。将该检测点的所有特征向量的特征指标的和值，作为该检测点的总特征指标，反映各个特征向量的整体表征数据信息的程度。进一步地，将该检测点的误差成分对应的特征指标与总特征指标的比值进行归一化处理，获得该检测点的误差权重，通过误差成分反映信息的程度在总情况的占比，反映误差部分数据的在对应检测点处检测值变化分布的贡献程度。在本发明实施例中，误差权重的表达式为：

式中，表示为第个检测点处的误差权重，表示为第个检测点中特征向量的总数量，表示为第个检测点中的第个特征向量中所有元素值的合集，表示为第个检测点中的第个特征向量中所有元素值的方差，也即为第个特征向量的特征指标。表示为第个检测点中误差成分中所有元素值的合集，表示为第个检测点中误差成分的特征指标。表示为归一化函数，需要说明的是，归一化为本领域技术人员熟知的技术手段，归一化函数的选择可以为线性归一化或标准归一化等，具体的归一化方法在此不做限定。

其中，表示为第个检测点的总特征指标，当误差成分对应的特征指标占比程度越高，说明对应检测点信息受到环境因素影响的占比越高，误差对该检测点的影响越大，故后续可给予更多的补偿值。

S4：根据每个检测点处的误差权重、当前检测值和系统能量损失指标，获得在当前检测时刻下每个检测点处的优化检测值；基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测。

结合误差权重与系统能量损失指标，可分析每个检测点处损失能量率中误差部分的影响程度，并对当前检测值进行调整，即可得到优化检测值，故根据每个检测点处的误差权重、当前检测值和系统能量损失指标，获得在当前检测时刻下每个检测点处的优化检测值。

优选地，对于任意一个检测点，将系统能量损失指标与该检测点处的误差权重的乘积，作为该检测点的补偿系数，由于系统能量损失指标反映储能系统中整体损失率，通过误差部分的分布程度，反映系统中为伪损失部分的程度。计算该检测点处的当前检测值与补偿系数的乘积，获得该检测点处的补偿数值，结合当前检测值得到检测点处收到误差影响应补偿的部分。将该检测点处的当前检测值与补偿值的累加值，作为该检测点处的优化检测值，减小误差影响反映实际的测量情况。在本发明实施例中，优化检测值的表达式为：

式中，表示为第个检测点处的优化检测值，表示为第个检测点处的当前检测值，表示为系统能量损失指标，表示为第个检测点处的误差权重。

其中，表示为第个检测点处的补偿系数，表示为第个检测点处的补偿数值。当能量损失程度越高且误差权重占比更高时，则对检测值的数值补偿越高，得到更精准的检测值，进一步可基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测。

在本发明一个实施例中，当检测点处的优化检测值小于预设绝缘阈值时，说明测量到的电阻值较小，电流出现泄露问题，此处的绝缘性不良，因此将对应检测点处的绝缘性记为异常，否则反映此检测点处的绝缘性在正常范围，将绝缘性记为正常。需要说明的是，预设绝缘阈值为根据具体实施场景自行调控，在此不做限制，例如在电动汽车的电池组中，可将预设绝缘阈值设置为500兆欧姆。

综上，本发明先基于当前检测中所有检测点的电压变化，以及电压与表面温度的相关程度，从电压变化判断可能的能量损失情况，结合电化学储能系统中组件运行导致的电压变化情况会带动表面温度同步变化的特征，调整真实损失情况得到当前检测时的更准确的系统能量损失指标。在能量损失部分中存在由于环境因素导致测量的不准确性的伪损失分布，也即误差部分，因此结合储能系统中运行环境的变化影响情况分析误差，通过每个检测点处历史检测值与多个环境类型的环境数据之间的变化关联情况，反映检测点的历史检测值受到环境因素的影响情况，也同时考虑到环境因素会同时影响所有测试点的数据波动情况，通过每个检测点与其他检测点在历史检测值之间的分布相关，得到每个检测点处历史检测值中属于被环境因素干扰的误差成分，根据误差成分的分布特征占比程度，得到每个检测点受到环境因素干扰程度的误差权重，以便于根据误差部分对检测值进行补偿。结合误差权重与系统能量损失指标，可分析每个检测点处损失能量中误差部分的程度，并对当前检测值调整，即可得到优化检测值，通过更准确的误差消除后依据当前检测中准确度更高的优化检测值进行绝缘检测。本发明基于系统中整体检测点处的电参数与环境因素的关联影响更准确的消除误差，得到精度更高的检测值，提高绝缘检测的准确性。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (10)

1.一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述方法包括：

在电化学储能系统中每个检测点处获取当前检测时刻的当前检测值、电压数据以及表面温度数据；获取每个历史检测时刻下的不同环境类型的环境数据以及每个检测点处的历史检测值；

根据所有检测点处的电压数据变化情况，以及电压数据与表面温度数据的关联情况，获得当前检测时刻的系统能量损失指标；

根据每个检测点处的所有历史检测值与每个环境类型的所有环境数据的变化关联情况，以及对应检测点处与每个其他检测点处在所有历史检测值之间的分布相关程度，获得每个检测点处所有历史检测值中的误差成分；根据每个检测点处的误差成分在所有历史检测值中的分布特征占比情况，获得每个检测点处的误差权重；

根据每个检测点处的误差权重、当前检测值和系统能量损失指标，获得在当前检测时刻下每个检测点处的优化检测值；基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测。

2.根据权利要求1所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述系统能量损失指标的获取方法包括：

计算所有检测点中电压数据的极差与最大的电压数据的比值，获得系统总能量损失率；

将所有检测点按照电压数据从小到大的顺序排列，获得检测序列；根据检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的线性相关情况，获得异常可能性；

将系统总能量损失率和异常可能性的乘积，作为当前检测时刻的系统能量损失指标。

3.根据权利要求1所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述误差成分的获取方法包括：

根据历史检测时刻的总数量确定方阵边长；基于方阵边长将每个环境类型的所有环境数据转换为二维方阵数据，作为每个环境类型的环境方阵；基于方阵边长将每个检测点处的所有历史检测值转换为二维方阵数据，作为每个检测点的历史检测方阵；

对每个环境类型的环境方阵采用特征分解，并将最大特征值对应的特征向量作为每个环境类型的主成分向量；对每个检测点的历史检测方阵采用特征分解，获得每个检测点的特征向量；

依次将每个检测点作为目标点，对于目标点的任意一个特征向量，计算该特征向量与每个环境类型的主成分向量的内积，获得该特征向量与每个环境类型的变化相关指标；将该特征向量与所有环境类型的变化相关指标的平均值，作为该特征向量的环境关联度；

根据目标点的该特征向量与每个其他检测点的每个特征向量之间的相似程度，获得目标点的该特征向量的检测相似度；

根据目标点的该特征向量的环境关联度和检测相似度，获得目标点的该特征向量的向量误差指标；环境关联度和检测相似度均与向量误差指标呈正相关；

将目标点的所有特征向量中最大的误差指标对应的特征向量作为目标点的误差成分。

4.根据权利要求3所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述根据目标点的该特征向量与每个其他检测点的每个特征向量之间的相似程度，获得目标点的该特征向量的检测相似度，包括：

依次将目标点的每个其他检测点作为相关点，计算目标点的该特征向量与相关点的每个特征向量的内积，获得该特征向量与相关点的每个特征向量的相似指标；计算该特征向量与相关点的所有特征向量的相似指标的平均值，获得该特征向量与相关点的分布相似值；

计算目标点的该特征向量与所有其他检测点的分布相似值的平均值，获得目标点的该特征向量的检测相似度。

5.根据权利要求3所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述误差权重的获取方法包括：

对于任意一个检测点，计算该检测点中每个特征向量中所有元素值的方差，获得该检测点的每个特征向量的特征指标；将该检测点的所有特征向量的特征指标的和值，作为该检测点的总特征指标；

将该检测点的误差成分对应的特征指标与总特征指标的比值进行归一化处理，获得该检测点的误差权重。

6.根据权利要求1所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述优化检测值的获取方法包括：

对于任意一个检测点，将系统能量损失指标与该检测点处的误差权重的乘积，作为该检测点的补偿系数；计算该检测点处的当前检测值与补偿系数的乘积，获得该检测点处的补偿数值；

将该检测点处的当前检测值与补偿值的累加值，作为该检测点处的优化检测值。

7.根据权利要求1所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述基于储能系统中所有检测点在当前检测的优化检测值进行绝缘检测，包括：

当检测点处的优化检测值小于预设绝缘阈值时，将对应检测点处的绝缘性记为异常；否则将绝缘性记为正常。

8.根据权利要求3所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述根据历史检测时刻的总数量确定方阵边长，包括：

计算历史检测时刻的总数量的非负平方根，并向下取整获得方阵边长。

9.根据权利要求2所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述根据检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的线性相关情况，获得异常可能性，包括：

计算检测序列中所有检测点对应的电压数据与表面温度数据之间的皮尔逊相关系数，并进行负相关映射，获得异常可能性。

10.根据权利要求1所述一种基于电参数分析的电化学储能系统绝缘检测方法，其特征在于，所述历史检测时刻的总数量设置为100。