一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质与流程

1.本发明涉及储能管理领域，更具体的，涉及一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质。


背景技术：

2.现如今生活发展处处离不开电力，而电力的储能在电网运转中起到关键性作用，如在家庭用电、外出用电、都需要大容量、高续航的储能电池。对于储能电池，温度过高或过低都会影响储能锂离子电池的性能，严重的甚至可能缩短电池的使用寿命。
3.受制于传统技术，现有的储能电池难以高效、安全、稳定地运行，在对储能电池的分析中也难以做到精细化的电池方案分析与调控，从而导致储能电池运行效率低下，不利于实现绿色电能的发展。因此，现亟需一种高效安全的储能管理方法。


技术实现要素：

4.本发明克服了现有技术的缺陷，提出了一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质。
5.本发明第一方面提供了一种基于数字孪生的储能管理方法，包括：获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。
6.本方案中，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。
7.本方案中，所述基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型，具体为：基于时间维度，对历史运行环境进行外部环境数据的变化分析，得到外部环境变化信息；基于时间维度，对历史运行环境进行内部环境数据的变化分析，得到储能电池内部环境变化信息；
对历史充放电数进行基于充电与放电的功率波动分析与储能效率分析，得到储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信；将外部环境变化信息、内部环境变化信息、储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信进行多个时间节点的环境与储能关联影响分析，并将对应影响因子、影响关系进行记录，得到关联数据；根据目标储能电池的数据组织信息，构建基于数字孪生的基础模型框架；将关联数据、历史运行环境、历史充放电数据导入基础模型框架并形成储能模型。
8.本方案中，所述实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据，具体为：对目标储能电池进行分组监测，实时获取多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据；将所述多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据进行数据融合并形成充放电监测数据；实时监测目标储能电池所在地点的环境数据，并得到外部监测环境数据；实时监测目标储能电池中多个电池组内部的环境数据，并得到内部监测环境数据；将外部监测环境数据与内部监测环境数据进行数据整合得到电池环境监测数据。
9.本方案中，所述将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据，具体为：基于当前电能需求数据进行储能电池充电与放电需求分析，得到充电计划信息、放电计划信息；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型，通过储能模型，对目标储能电池进行可视化监测；将充电计划信息、放电计划信息导入储能模型，并基于目标储能电池中的多个电池组，进行分组储能运行模拟，得到多个的电池组模拟运行数据；根据每个电池组模拟运行数据进行充放电功率分析与充放电效率计算，得到每个电池组的充放电功率特性与充放电效率；将所有电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行数据整合得到储能电池模拟运行数据。
10.本方案中，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，具体为：根据储能电池模拟运行数据，对每个电池组的充放电功率特性、充放电效率进行充电效益计算，得到每个电池组的运行效益指数；判断每个电池组的运行效益指数，将运行效益指数低于预设指数的电池组标记为低效电池组；基于低效电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行环境调控分析与基于电流、电压、功率的实时调控分析，得到每个低效电池组的内部环境调控方案与储能电池调控方案；
将所有低效电池组的内部环境调控方案进行方案融合分析，并得到多个优选内部环境调控方案；将多个优选内部环境调控方案与所述储能电池调控方案进行方案组合，形成多个组合调控方案；将多个组合调控方案导入储能模型并基于每个电池组进行储能电池的模拟运行，通过模拟运行过程，计算出多个组合调控方案的平均运行效益指数；对比多个运行效益指数，将最高的平均运行效益指数对应的组合调控方案作为储能电池优化调控方案。
11.本方案中，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，还包括：根据储能电池优化调控方案进行目标储能电池的实时调控，并实时获取储能电池内部环境数据与储能电池监测数据；将储能电池内部环境数据与储能电池监测数据实时导入储能模型，对储能电池进行可视化监测；将当前电能需求数据导入储能模型，以电能需求作为第一目标，对储能电池中的各个电池组进行压力分析，并得到电池组压力情况；基于电池组压力情况生成基于多个电池组的电池运维计划。
12.本发明第二方面还提供了一种基于数字孪生的储能管理系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。
13.本方案中，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。
14.本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于数字孪生的储能管理方法的步骤。
15.本发明公开了一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质，通过对储能电池的实时监测，并基于监测数据与对应电池运行状态进行数据关联分析，进一步构建基于数
字孪生的储能模型，实时获取待分析监测数据并导入储能模型进行电池储能评估，基于评估数据生成储能电池优化调控方案与运维计划，将所述储能电池优化调控方案与运维计划发送至预设终端设备进行显示。通过本发明能够对储能电池进行信息化管理与分析，进一步提高储能电池的管理效率与安全性。
附图说明
16.图1示出了本发明一种基于数字孪生的储能管理方法的流程图；图2示出了本发明历史充放电数据获取流程图；图3示出了本发明储能模型构建流程图；图4示出了本发明一种基于数字孪生的储能管理系统的框图。
具体实施方式
17.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
18.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
19.图1示出了本发明一种基于数字孪生的储能管理方法的流程图。
20.如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于数字孪生的储能管理方法，包括：s102，获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；s104，基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；s106，实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；s108，将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；s110，根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。
21.需要说明的是，所述目标储能电池一般包括多个电池组。例如，在集装箱储能电池中，其内部包括多个独立的电池组组成，对每个电池组能够进行单独的电能监测与内部环境监测。
22.图2示出了本发明历史充放电数据获取流程图。
23.根据本发明实施例，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：s202，统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；s204，统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。
24.需要说明的是，所述目标储能电池包括集装箱式储能电池、便携式储能电池、站房式储能电池等。所述外部环境数据与内部环境数据具体指储能电池所在地点环境与内部环境数据，例如，在集装箱式储能电池中，外部环境数据包括储能电池所在地点的天气、湿度、空气质量、气温、地面温度等数据，内部环境数据指在集装箱内各个电池组的温度、湿度等数据。所述目标储能电池内部包括多个电池组，每个电池组能够进行独立监测并得到单独的内部环境监测数据与充放电数据，用于后续对目标储能电池进行精细化分析。
25.图3示出了本发明储能模型构建流程图。
26.根据本发明实施例，所述基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型，具体为：s302，基于时间维度，对历史运行环境进行外部环境数据的变化分析，得到外部环境变化信息；s304，基于时间维度，对历史运行环境进行内部环境数据的变化分析，得到储能电池内部环境变化信息；s306，对历史充放电数进行基于充电与放电的功率波动分析与储能效率分析，得到储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信；s308，将外部环境变化信息、内部环境变化信息、储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信进行多个时间节点的环境与储能关联影响分析，并将对应影响因子、影响关系进行记录，得到关联数据；s310，根据目标储能电池的数据组织信息，构建基于数字孪生的基础模型框架；s312，将关联数据、历史运行环境、历史充放电数据导入基础模型框架并形成储能模型。
27.需要说明的是，所述根据目标储能电池的数据组织信息中，所述数据组织信息包括目标储能电池的环境数据的类型、种类与充放电数据的类型与种类等信息，通过数据组织信息能够建立基础的模型框架，并进一步基于关联数据、历史运行环境、历史充放电数据等实体数据将基础模型框架构建为具有预测、可视化、监测分析等功能的储能模型。所述储能模型通过数字建模与多种深度学习算法结合，形成具有模拟预测功能的储能模型，所述多种深度学习算法包括线性回归、cnn、gan等模型算法。
28.根据本发明实施例，所述实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据，具体为：对目标储能电池进行分组监测，实时获取多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据；将所述多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据进行数据融合并形成充放电监测数据；实时监测目标储能电池所在地点的环境数据，并得到外部监测环境数据；实时监测目标储能电池中多个电池组内部的环境数据，并得到内部监测环境数据；将外部监测环境数据与内部监测环境数据进行数据整合得到电池环境监测数据。
29.根据本发明实施例，所述将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模
型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据，具体为：基于当前电能需求数据进行储能电池充电与放电需求分析，得到充电计划信息、放电计划信息；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型，通过储能模型，对目标储能电池进行可视化监测；将充电计划信息、放电计划信息导入储能模型，并基于目标储能电池中的多个电池组，进行分组储能运行模拟，得到多个的电池组模拟运行数据；根据每个电池组模拟运行数据进行充放电功率分析与充放电效率计算，得到每个电池组的充放电功率特性与充放电效率；将所有电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行数据整合得到储能电池模拟运行数据。
30.需要说明的是，所述充电计划信息包括充电时间、充电量、充电功率等计算信息、放电计划信息包括放电时间、放电量、放电功率等计算信息。所述电池组模拟运行数据具体为电池组在计划运行时的预测模拟数据，包括运行时电池组的电压、电流、功率等数据。
31.所述充放电功率特性具体为反映每个电池组的充放电功率波动特征，由于每个电池组的电池性能、内部环境、实时电量储备容量等均存在区别，因此，对应的充放电功率特性、充放电效率均存在差异。所述充放电效率为反映电池组的充放电性能效益，效率越大，则代表对应电池组充放电效能、效益越大，能源利用率也越高。
32.根据本发明实施例，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，具体为：根据储能电池模拟运行数据，对每个电池组的充放电功率特性、充放电效率进行充电效益计算，得到每个电池组的运行效益指数；判断每个电池组的运行效益指数，将运行效益指数低于预设指数的电池组标记为低效电池组；基于低效电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行环境调控分析与基于电流、电压、功率的实时调控分析，得到每个低效电池组的内部环境调控方案与储能电池调控方案；将所有低效电池组的内部环境调控方案进行方案融合分析，并得到多个优选内部环境调控方案；将多个优选内部环境调控方案与所述储能电池调控方案进行方案组合，形成多个组合调控方案；将多个组合调控方案导入储能模型并基于每个电池组进行储能电池的模拟运行，通过模拟运行过程，计算出多个组合调控方案的平均运行效益指数；对比多个运行效益指数，将最高的平均运行效益指数对应的组合调控方案作为储能电池优化调控方案。
33.需要说明的是，所述运行效益指数具体为对电池组运行时的性能指数、转化效率的综合反映，运行效益指数越高，代表当前电池组的运行效率越高、电池发挥的性能越稳定、对应的能源利用率也越高。所述每个低效电池组均对应一个内部环境调控方案与一个
储能电池调控方案，由于每个电池组的特性不同，不同电池组得到的内部环境调控方案也存在差异。值得一提的是，由于储能电池为多个电池组的结合，因此，最终需要形成一个储能电池的整体内部环境调控方案，本发明通过对多个低效电池组的内部环境调控方案进行融合分析，具体分析调控参数为温度、湿度等，融合分析过程中，计算方法为计算所述调控参数的平均值、中位数值、加权平均数值并形成多个优选内部环境调控方案，进一步将多个优选内部环境调控方案与储能电池调控方案进行组合，形成多个组合调控方案。另外，储能电池调控方案为固定方案，而优选内部环境调控方案有多个，因此可进行自由组合分析。
34.另外，本发明中储能模型为一种基于数字孪生的模型，将多个组合调控方案导入储能模型时，储能模型将对每个方案进行储能电池运行模拟，在模拟运行过程中能够得到模拟运行数据，进一步能够计算出电池组在模拟运行时的运行效益指数，最后基于电池组数量计算出平均运行效益指数。每个组合调控方案对应一个平均运行效益指数。
35.根据本发明实施例，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，还包括：根据储能电池优化调控方案进行目标储能电池的实时调控，并实时获取储能电池内部环境数据与储能电池监测数据；将储能电池内部环境数据与储能电池监测数据实时导入储能模型，对储能电池进行可视化监测；将当前电能需求数据导入储能模型，以电能需求作为第一目标，对储能电池中的各个电池组进行压力分析，并得到电池组压力情况；基于电池组压力情况生成基于多个电池组的电池运维计划。
36.需要说明的是，所述储能电池监测数据包括所有电池组中电流、电压、功率的实时数据。所述电池运维计划包括多个电池组的运维方案，所述方案包括对高压力情况的电池组进行周期性检查、更换配件等。
37.根据本发明实施例，还包括：获取储能电池的运输方案信息；基于所述运输方案信息，获取运输路线的环境数据；根据所述环境数据进行基于起点与终点之间地多路段变化分析，得到多个路段环境变化信息；获取运输环境标准信息；基于路段环境变化信息与运输环境标准信息进行储能电池的内部环境安全调控分析，得到多个内部环境调控方案；基于互联网获取运输路线的实时地图数据，并根据所述实时地图数据进行运输路线的路况分析，得到运输路况信息；基于运输路况信息计算出多个路段的路线震动影响指数，基于所述路线震动影响指数进行储能电池安全温度调控计算，并得到多个路段对应的多个调控温度参数；选取一个路段中的调控温度参数与内部环境调控方案，基于所述调控温度参数对所述内部环境调控方案进行修正，得到第二内部环境调控方案；计算分析出所有路段的第二内部环境调控方案，并基于所述第二内部环境调控方案进行储能电池内部环境调控。
38.需要说明的是，所述路线震动影响指数具体为反映在运输中车辆的总体颠簸情况，所述运输方案信息包括起点、终点、运输路线、多个运输路段等信息。
39.值得一提的是，在一些大型储能电池的运输中，例如集装箱式储能电池中，其在长途运输中常常会因为路况不佳或外部环境温度变化导致内部电池出现不同程度的损坏，因此，本发明通过对储能电池运输路线的环境变化分析，基于变化生成多个路段的路段环境变化信息，进而对整个运输路线实现精细化的外部环境变化分析与后续的调控，所述路段环境变化信息主要包括天气、湿度、空气质量、气温等变化信息，所述内部环境调控方案主要包括温度与湿度的调控，通过调控方案从而让储能电池达到运输环境标准。另外，在运输过程中，本发明通过分析路线的震动颠簸情况，从而分析出对应的调控温度参数，从而能够合理控制储能电池的内部温度环境，进一步降低储能电池内部化学物质的活性，提高运输安全性。
40.根据本发明实施例，还包括：在一个监测周期内，检测并获取目标储能电池中每个电池组的充放电监测数据；将每个电池组的充放电监测数据导入储能模型进行数据计算分析，得到每个电池组的充放电功率特性、充放电效率；获取每个电池组的总工作时间、最大持续工作时间；基于每个电池组的总工作时间、最大持续工作时间、充放电功率特性、充放电效率对电池组进行寿命预估，得到每个电池组的预估寿命信息；基于每个电池组的预估寿命信息，进行下一个周期的电池压力分析与功率压力分配，并得到每个电池组对应的电能功率分配方案；将所述电能功率分配方案导入储能模型进行模拟运行，并分析得到的模拟运行数据，基于模拟运行数据判断储能电池是否稳定运行，若稳定运行则将电能功率分配方案发送至预设终端设备。
41.需要说明的是，所述判断储能电池是否稳定运行具体为判断每个电池组的实时监测的电流、电压、功率等数据是否超过阈值，如超过则判断为不稳定。所述预设终端设备具体为用户终端设备，可用于显示方案信息。本发明通过对储能电池中每个电池组的寿命预估，并进一步基于寿命信息进行电功率压力分配，最后将分配方案通过储能模型进行模拟运行，以判断方案的可行度，实现储能电池的安全运行与方案的精准分析。
42.图4示出了本发明一种基于数字孪生的储能管理系统的框图。
43.本发明第二方面还提供了一种基于数字孪生的储能管理系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；
根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。
44.需要说明的是，所述目标储能电池一般包括多个电池组。例如，在集装箱储能电池中，其内部包括多个独立的电池组组成，对每个电池组能够进行单独的电能监测与内部环境监测。
45.根据本发明实施例，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。
46.需要说明的是，所述目标储能电池包括集装箱式储能电池、便携式储能电池、站房式储能电池等。所述外部环境数据与内部环境数据具体指储能电池所在地点环境与内部环境数据，例如，在集装箱式储能电池中，外部环境数据包括储能电池所在地点的天气、湿度、空气质量、气温、地面温度等数据，内部环境数据指在集装箱内各个电池组的温度、湿度等数据。所述目标储能电池内部包括多个电池组，每个电池组能够进行独立监测并得到单独的内部环境监测数据与充放电数据，用于后续对目标储能电池进行精细化分析。
47.根据本发明实施例，所述基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型，具体为：基于时间维度，对历史运行环境进行外部环境数据的变化分析，得到外部环境变化信息；基于时间维度，对历史运行环境进行内部环境数据的变化分析，得到储能电池内部环境变化信息；对历史充放电数进行基于充电与放电的功率波动分析与储能效率分析，得到储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信；将外部环境变化信息、内部环境变化信息、储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信进行多个时间节点的环境与储能关联影响分析，并将对应影响因子、影响关系进行记录，得到关联数据；根据目标储能电池的数据组织信息，构建基于数字孪生的基础模型框架；将关联数据、历史运行环境、历史充放电数据导入基础模型框架并形成储能模型。
48.需要说明的是，所述根据目标储能电池的数据组织信息中，所述数据组织信息包括目标储能电池的环境数据的类型、种类与充放电数据的类型与种类等信息，通过数据组织信息能够建立基础的模型框架，并进一步基于关联数据、历史运行环境、历史充放电数据等实体数据将基础模型框架构建为具有预测、可视化、监测分析等功能的储能模型。所述储能模型通过数字建模与多种深度学习算法结合，形成具有模拟预测功能的储能模型，所述多种深度学习算法包括线性回归、cnn、gan等模型算法。
49.根据本发明实施例，所述实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据，具体为：
对目标储能电池进行分组监测，实时获取多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据；将所述多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据进行数据融合并形成充放电监测数据；实时监测目标储能电池所在地点的环境数据，并得到外部监测环境数据；实时监测目标储能电池中多个电池组内部的环境数据，并得到内部监测环境数据；将外部监测环境数据与内部监测环境数据进行数据整合得到电池环境监测数据。
50.根据本发明实施例，所述将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据，具体为：基于当前电能需求数据进行储能电池充电与放电需求分析，得到充电计划信息、放电计划信息；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型，通过储能模型，对目标储能电池进行可视化监测；将充电计划信息、放电计划信息导入储能模型，并基于目标储能电池中的多个电池组，进行分组储能运行模拟，得到多个的电池组模拟运行数据；根据每个电池组模拟运行数据进行充放电功率分析与充放电效率计算，得到每个电池组的充放电功率特性与充放电效率；将所有电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行数据整合得到储能电池模拟运行数据。
51.需要说明的是，所述充电计划信息包括充电时间、充电量、充电功率等计算信息、放电计划信息包括放电时间、放电量、放电功率等计算信息。所述电池组模拟运行数据具体为电池组在计划运行时的预测模拟数据，包括运行时电池组的电压、电流、功率等数据。
52.所述充放电功率特性具体为反映每个电池组的充放电功率波动特征，由于每个电池组的电池性能、内部环境、实时电量储备容量等均存在区别，因此，对应的充放电功率特性、充放电效率均存在差异。所述充放电效率为反映电池组的充放电性能效益，效率越大，则代表对应电池组充放电效能、效益越大，能源利用率也越高。
53.根据本发明实施例，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，具体为：根据储能电池模拟运行数据，对每个电池组的充放电功率特性、充放电效率进行充电效益计算，得到每个电池组的运行效益指数；判断每个电池组的运行效益指数，将运行效益指数低于预设指数的电池组标记为低效电池组；基于低效电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行环境调控分析与基于电流、电压、功率的实时调控分析，得到每个低效电池组的内部环境调控方案与储能电池调控方案；将所有低效电池组的内部环境调控方案进行方案融合分析，并得到多个优选内部环境调控方案；
将多个优选内部环境调控方案与所述储能电池调控方案进行方案组合，形成多个组合调控方案；将多个组合调控方案导入储能模型并基于每个电池组进行储能电池的模拟运行，通过模拟运行过程，计算出多个组合调控方案的平均运行效益指数；对比多个运行效益指数，将最高的平均运行效益指数对应的组合调控方案作为储能电池优化调控方案。
54.需要说明的是，所述运行效益指数具体为对电池组运行时的性能指数、转化效率的综合反映，运行效益指数越高，代表当前电池组的运行效率越高、电池发挥的性能越稳定、对应的能源利用率也越高。所述每个低效电池组均对应一个内部环境调控方案与一个储能电池调控方案，由于每个电池组的特性不同，不同电池组得到的内部环境调控方案也存在差异。值得一提的是，由于储能电池为多个电池组的结合，因此，最终需要形成一个储能电池的整体内部环境调控方案，本发明通过对多个低效电池组的内部环境调控方案进行融合分析，具体分析调控参数为温度、湿度等，融合分析过程中，计算方法为计算所述调控参数的平均值、中位数值、加权平均数值并形成多个优选内部环境调控方案，进一步将多个优选内部环境调控方案与储能电池调控方案进行组合，形成多个组合调控方案。另外，储能电池调控方案为固定方案，而优选内部环境调控方案有多个，因此可进行自由组合分析。
55.另外，本发明中储能模型为一种基于数字孪生的模型，将多个组合调控方案导入储能模型时，储能模型将对每个方案进行储能电池运行模拟，在模拟运行过程中能够得到模拟运行数据，进一步能够计算出电池组在模拟运行时的运行效益指数，最后基于电池组数量计算出平均运行效益指数。每个组合调控方案对应一个平均运行效益指数。
56.根据本发明实施例，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，还包括：根据储能电池优化调控方案进行目标储能电池的实时调控，并实时获取储能电池内部环境数据与储能电池监测数据；将储能电池内部环境数据与储能电池监测数据实时导入储能模型，对储能电池进行可视化监测；将当前电能需求数据导入储能模型，以电能需求作为第一目标，对储能电池中的各个电池组进行压力分析，并得到电池组压力情况；基于电池组压力情况生成基于多个电池组的电池运维计划。
57.需要说明的是，所述储能电池监测数据包括所有电池组中电流、电压、功率的实时数据。所述电池运维计划包括多个电池组的运维方案，所述方案包括对高压力情况的电池组进行周期性检查、更换配件等。
58.根据本发明实施例，还包括：获取储能电池的运输方案信息；基于所述运输方案信息，获取运输路线的环境数据；根据所述环境数据进行基于起点与终点之间地多路段变化分析，得到多个路段环境变化信息；获取运输环境标准信息；基于路段环境变化信息与运输环境标准信息进行储能电池的内部环境安全调控
分析，得到多个内部环境调控方案；基于互联网获取运输路线的实时地图数据，并根据所述实时地图数据进行运输路线的路况分析，得到运输路况信息；基于运输路况信息计算出多个路段的路线震动影响指数，基于所述路线震动影响指数进行储能电池安全温度调控计算，并得到多个路段对应的多个调控温度参数；选取一个路段中的调控温度参数与内部环境调控方案，基于所述调控温度参数对所述内部环境调控方案进行修正，得到第二内部环境调控方案；计算分析出所有路段的第二内部环境调控方案，并基于所述第二内部环境调控方案进行储能电池内部环境调控。
59.需要说明的是，所述路线震动影响指数具体为反映在运输中车辆的总体颠簸情况，所述运输方案信息包括起点、终点、运输路线、多个运输路段等信息。
60.值得一提的是，在一些大型储能电池的运输中，例如集装箱式储能电池中，其在长途运输中常常会因为路况不佳或外部环境温度变化导致内部电池出现不同程度的损坏，因此，本发明通过对储能电池运输路线的环境变化分析，基于变化生成多个路段的路段环境变化信息，进而对整个运输路线实现精细化的外部环境变化分析与后续的调控，所述路段环境变化信息主要包括天气、湿度、空气质量、气温等变化信息，所述内部环境调控方案主要包括温度与湿度的调控，通过调控方案从而让储能电池达到运输环境标准。另外，在运输过程中，本发明通过分析路线的震动颠簸情况，从而分析出对应的调控温度参数，从而能够合理控制储能电池的内部温度环境，进一步降低储能电池内部化学物质的活性，提高运输安全性。
61.根据本发明实施例，还包括：在一个监测周期内，检测并获取目标储能电池中每个电池组的充放电监测数据；将每个电池组的充放电监测数据导入储能模型进行数据计算分析，得到每个电池组的充放电功率特性、充放电效率；获取每个电池组的总工作时间、最大持续工作时间；基于每个电池组的总工作时间、最大持续工作时间、充放电功率特性、充放电效率对电池组进行寿命预估，得到每个电池组的预估寿命信息；基于每个电池组的预估寿命信息，进行下一个周期的电池压力分析与功率压力分配，并得到每个电池组对应的电能功率分配方案；将所述电能功率分配方案导入储能模型进行模拟运行，并分析得到的模拟运行数据，基于模拟运行数据判断储能电池是否稳定运行，若稳定运行则将电能功率分配方案发送至预设终端设备。
62.需要说明的是，所述判断储能电池是否稳定运行具体为判断每个电池组的实时监测的电流、电压、功率等数据是否超过阈值，如超过则判断为不稳定。所述预设终端设备具体为用户终端设备，可用于显示方案信息。本发明通过对储能电池中每个电池组的寿命预估，并进一步基于寿命信息进行电功率压力分配，最后将分配方案通过储能模型进行模拟运行，以判断方案的可行度，实现储能电池的安全运行与方案的精准分析。
63.本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被处理器执行时，实
现如上述任一项所述的基于数字孪生的储能管理方法的步骤。
64.本发明公开了一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质，通过对储能电池的实时监测，并基于监测数据与对应电池运行状态进行数据关联分析，进一步构建基于数字孪生的储能模型，实时获取待分析监测数据并导入储能模型进行电池储能评估，基于评估数据生成储能电池优化调控方案与运维计划，将所述储能电池优化调控方案与运维计划发送至预设终端设备进行显示。通过本发明能够对储能电池进行信息化管理与分析，进一步提高储能电池的管理效率与安全性。
65.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
66.上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
67.另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
68.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
69.或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
70.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，包括：获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型，具体为：基于时间维度，对历史运行环境进行外部环境数据的变化分析，得到外部环境变化信息；基于时间维度，对历史运行环境进行内部环境数据的变化分析，得到储能电池内部环境变化信息；对历史充放电数进行基于充电与放电的功率波动分析与储能效率分析，得到储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信；将外部环境变化信息、内部环境变化信息、储能电池充放电功率波动信息与储能电池充放电效率波动信进行多个时间节点的环境与储能关联影响分析，并将对应影响因子、影响关系进行记录，得到关联数据；根据目标储能电池的数据组织信息，构建基于数字孪生的基础模型框架；将关联数据、历史运行环境、历史充放电数据导入基础模型框架并形成储能模型。4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据，具体为：对目标储能电池进行分组监测，实时获取多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据；将所述多个电池组中充放电的电流、电压、功率数据进行数据融合并形成充放电监测数据；实时监测目标储能电池所在地点的环境数据，并得到外部监测环境数据；实时监测目标储能电池中多个电池组内部的环境数据，并得到内部监测环境数据；将外部监测环境数据与内部监测环境数据进行数据整合得到电池环境监测数据。5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述将所述
充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据，具体为：基于当前电能需求数据进行储能电池充电与放电需求分析，得到充电计划信息、放电计划信息；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型，通过储能模型，对目标储能电池进行可视化监测；将充电计划信息、放电计划信息导入储能模型，并基于目标储能电池中的多个电池组，进行分组储能运行模拟，得到多个的电池组模拟运行数据；根据每个电池组模拟运行数据进行充放电功率分析与充放电效率计算，得到每个电池组的充放电功率特性与充放电效率；将所有电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行数据整合得到储能电池模拟运行数据。6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，具体为：根据储能电池模拟运行数据，对每个电池组的充放电功率特性、充放电效率进行充电效益计算，得到每个电池组的运行效益指数；判断每个电池组的运行效益指数，将运行效益指数低于预设指数的电池组标记为低效电池组；基于低效电池组的模拟运行数据、充放电功率特性、充放电效率进行环境调控分析与基于电流、电压、功率的实时调控分析，得到每个低效电池组的内部环境调控方案与储能电池调控方案；将所有低效电池组的内部环境调控方案进行方案融合分析，并得到多个优选内部环境调控方案；将多个优选内部环境调控方案与所述储能电池调控方案进行方案组合，形成多个组合调控方案；将多个组合调控方案导入储能模型并基于每个电池组进行储能电池的模拟运行，通过模拟运行过程，计算出多个组合调控方案的平均运行效益指数；对比多个运行效益指数，将最高的平均运行效益指数对应的组合调控方案作为储能电池优化调控方案。7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的储能管理方法，其特征在于，所述根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案，还包括：根据储能电池优化调控方案进行目标储能电池的实时调控，并实时获取储能电池内部环境数据与储能电池监测数据；将储能电池内部环境数据与储能电池监测数据实时导入储能模型，对储能电池进行可视化监测；将当前电能需求数据导入储能模型，以电能需求作为第一目标，对储能电池中的各个电池组进行压力分析，并得到电池组压力情况；
基于电池组压力情况生成基于多个电池组的电池运维计划。8.一种基于数字孪生的储能管理系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据；基于所述历史运行环境与历史充放电数据进行环境与储能电池的数据关联分析，并得到关联数据，根据关联数据构建基于数字孪生的储能模型；实时监测并获取目标储能电池中多个电池组的充放电监测数据与电池环境监测数据；将所述充放电监测数据与电池环境监测数据导入储能模型进行储能模拟，并基于当前电能需求数据进行电池持续运行模拟分析，得到储能电池模拟运行数据；根据储能电池模拟运行数据进行储能效益计算，并基于计算结果对储能电池进行环境与充放电优化分析、得到储能电池优化调控方案。9.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的储能管理系统，其特征在于，所述获取目标储能电池的历史运行环境与历史充放电数据，具体为：统计在预设历史时间内，目标储能电池的外部环境数据与内部环境数据，并将所述外部环境数据与内部环境数据进行数据整合得到历史运行环境；统计在预设历史时间内，储能电池的充电与放电的功率、电压，电流信息，得到历史充放电数据。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于数字孪生的储能管理程序，所述基于数字孪生的储能管理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于数字孪生的储能管理方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于数字孪生的储能管理方法、系统及介质，通过对储能电池的实时监测，并基于监测数据与对应电池运行状态进行数据关联分析，进一步构建基于数字孪生的储能模型，实时获取待分析监测数据并导入储能模型进行电池储能评估，基于评估数据生成储能电池优化调控方案与运维计划，将所述储能电池优化调控方案与运维计划发送至预设终端设备进行显示。通过本发明能够对储能电池进行信息化管理与分析，进一步提高储能电池的管理效率与安全性。性。性。


技术研发人员：吴波 陈加杰 黄进 刘阳 易新雄
受保护的技术使用者：深圳康普盾科技股份有限公司
技术研发日：2023.08.04
技术公布日：2023/9/9