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申请/专利权人：清华大学无锡应用技术研究院

摘要：本发明涉及电池储能安全评估技术领域，具体涉及基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，包括以下步骤：获取电池单体的电压数据、温度数据；对电池单体进行安全评估；对电池模组进行安全评估；采用FAHP计算电池单体温度指标和电压指标的权重、电池模组电压一致性指标和温度一致性指标的权重；根据计算的各权重和电池单体、电池模组的安全评估结果，计算电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数；根据电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数，进行预警定位。本发明，实现了电池模组和电池单体的安全预警，完成了模组级和单体级的风险预警定位。

主权项：1.基于FAHP法的电池储能在线安全评估及风险预警定位策略，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取电池单体的电压数据、温度数据；S2：对电池单体进行安全评估，包括建立电池单体电压安全评估模型以及电池单体温度安全评估模型，基于阈值法对电池单体的电压和温度进行判断，若超出预定阈值，则安全分数直接归零，触发报警，若未超出预定阈值，转入S4，所述建立电池单体电压安全评估模型具体包括：采用电压偏移率评估电池单体的电压安全，模型表达式如下： 其中，Δut为电池单体电压偏移率；ut为电池单体某一时刻电压监测值；同一模组同一时刻电压平均值，其中，计算如下： 其中，ncell为电池模组单体电池的数量；ub,t为在t时段各单体电池的电压值；S3：对电池模组进行安全评估，包括建立电池模组电压一致性评估模型以及电池模组温度一致性评估模型，通过标准差变异系数评估电池模组电压的一致性，通过计算极值温度误差均方根对电池模组温度一致性进行评估，进而转入S5，所述建立电池模组电压一致性评估模型具体包括：综合考虑各电池单体的电压差异以及电池模组中电池数量的影响，模型如下： 其中，εu,t为电池模组充放电阶段的电压标准差；μu,t为电池模组电压一致性系数；所述建立电池模组温度一致性评估模型具体包括：对充放电温度曲线进行一致性分析，判断在t时段各电池单体温度的平均值，并计算温度误差均方根作为温度一致性的评价指标，模型如下： 其中，为同一模组同一时刻温度平均值；Tb,t为在t时段各单体电池的温度；εTemp,t为电池储能单元充放电阶段温度标准差，其值越大代表温度一致性越差；S4：基于双向长短期记忆神经网络的数据重构计算，以挖掘电池储能数据特征；S5：采用FAHP计算电池单体温度指标和电压指标的权重、电池模组电压一致性指标和温度一致性指标的权重，具体包括：S51：建立模糊互补判断矩阵，所述矩阵将每两个指标进行对比，判断其重要程度，模糊互补判断矩阵建立如下： 其中，H为模糊互补判断矩阵，axy为指标ax对指标ay的相对重要程度，且axy+ayx＝1；S52：建立模糊一致性矩阵，对H矩阵分别按行、按列求和： 计算模糊一致性矩阵的元素：a'xy＝Hx-Hy2n+0.5，x,y＝1,2,3...,Z；可得，模糊一致性判断矩阵为：H'＝a'xyZ×Z；S53：确定单层指标权重，对模糊一致性判断矩阵每一行元素进行乘积计算，计算其n次方根： 则单层指标权重计算模型为： S54：基于S51-S53，确定FAHP总权重；S6：根据计算的各权重和电池单体、电池模组的安全评估结果，计算电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数；S7：根据电池单体和电池模组的动态实时安全评估分数，进行预警定位。

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