基于信息技术的电化学储能电池性能退化评估模型

引言

随着电化学储能在新能源消纳、电网调峰中的应用愈发广泛，电池性能退化成为制约储能系统效率与安全的核心问题。容量衰减缩短供电时长，内阻增大加剧能量损耗，若未能及时评估与干预，还可能引发热失控等安全事故。传统评估方法依赖离线检测，存在数据滞后、对非线性退化关系适配性差、早期退化识别不及时等局限，难以满足储能系统精细化运维需求。

一、核心概念与技术基础

1.1 电化学储能电池性能退化范畴

电化学储能电池性能退化范畴围绕退化指标、影响因素形成完整分析框架，是评估模型设计的逻辑起点。从退化指标来看，核心表现为容量衰减、内阻增大与循环寿命缩短：容量衰减直接导致电池储电能力下降，影响储能系统供电持续时间；内阻增大使电池充放电过程中能量损耗增加，降低能源利用效率；循环寿命缩短则意味着电池在达到退役标准前可完成的充放电循环次数减少，提升储能系统运维成本。从影响因素来看，充放电倍率、温度、环境湿度是主要诱因：过高或过低的充放电倍率会加速电池内部电极结构老化；温度偏离适宜区间会破坏电解液稳定性，加剧副反应；环境湿度过高则可能引发电池内部腐蚀，进一步恶化性能，这些因素共同作用导致电池性能逐步退化。

1.2 支撑的关键信息技术

多类信息技术协同支撑，为电池性能退化评估突破传统局限提供核心能力。物联网感知技术通过在电池单体及储能系统部署传感器，实时采集电压、电流、温度等运行数据，打破传统离线检测的数据滞后性，构建全时段数据采集网络；大数据分析技术可整合多源、多维度监测数据，通过数据清洗、特征关联挖掘，从海量信息中提取与性能退化相关的关键线索，解决数据碎片化问题；人工智能算法是评估模型的核心驱动力，既能通过机器学习捕捉退化指标与影响因素间的复杂非线性关系，又能依托深度学习实现退化趋势的动态预测；边缘计算技术将部分数据处理任务部署在靠近电池的边缘节点，减少数据传输延迟，满足实时评估需求；数据可视化技术则将评估结果以直观图表形式呈现，便于工作人员快速掌握电池退化状态，为运维决策提供清晰参考。

1.3 性能退化评估模型设计核心目标

评估模型设计以精准、实时、可靠、可扩展为导向，明确四大核心目标。评估精准性是基础要求，需通过技术融合准确识别电池性能退化程度，精准反映容量、内阻等指标的变化规律，避免因评估偏差导致运维决策失误；实时性强调模型能快速处理监测数据，动态更新退化评估结果，及时捕捉早期退化迹象，为预警与维护争取时间；鲁棒性要求模型在不同工况下保持稳定评估能力，不受外界环境或数据波动影响，确保评估结果的可靠性；可扩展性则需考虑模型适配不同类型电化学储能电池、不同规模储能系统的能力，同时预留功能升级空间，满足未来技术迭代与应用场景拓展需求。

二、基于信息技术的评估模型总体设计

2.1 模型架构设计

采用五层递进架构构建全流程性能退化评估体系。数据感知层依托物联网设备采集电池电压、电流、温度等多源运行数据，为评估提供基础输入；数据预处理层通过大数据技术完成数据清洗、异常值剔除与标准化处理，解决数据质量参差不齐问题；特征提取层运用特征工程方法，从预处理后的数据中挖掘与性能退化强相关的关键特征，降低后续建模复杂度；退化评估层以人工智能算法为核心，构建评估模型分析特征与退化指标的关联关系，输出性能退化程度；结果输出层通过数据可视化技术，以图表形式呈现评估结果与退化趋势。

2.2 数据采集方案

数据采集围绕全时段、多维度适配评估需求。在硬件部署上，于电池单体、模组及储能柜分别安装电压、电流、温度传感器，实现电池运行状态的全方位感知；数据传输采用工业级通信协议，确保数据从传感器到边缘节点的实时传输，同时通过边缘计算节点对采集数据进行初步过滤与压缩，减少无效数据传输量；在采集频率设计上，结合电池运行工况动态调整。常规工况下保持基础采集频率，充放电高峰或极端温度工况下提高频率，兼顾数据完整性与传输效率，为评估模型提供高质量、高时效性的数据支撑。

2.3 模型核心框架

模型核心框架以信息技术协同为核心逻辑。首先通过大数据分析技术对历史与实时数据进行关联挖掘，识别影响电池退化的关键特征并量化特征重要性；其次基于特征选择结果，选择适配的人工智能算法构建评估模型。针对非线性退化关系，采用机器学习算法建立退化指标预测模型，针对长时序退化趋势，引入深度学习模型提升预测精度；同时融入鲁棒性设计，通过工况分类训练使模型适配不同运行场景，确保在动态充放电、极端温度等工况下仍能稳定输出评估结果，形成数据挖掘、算法建模、场景适配的核心框架，支撑精准、可靠的性能退化评估。

三、关键模块与评估模型详细设

3.1 多源数据预处理模块

该模块聚焦数据质量优化，通过四步处理实现多源数据标准化。数据清洗阶段，依托大数据技术识别并修正缺失值，对短时缺失数据采用插值法补全，对长时缺失数据标记并关联工况信息备注；异常值剔除环节，结合电池运行物理约束与统计方法，筛选出因传感器故障、传输干扰产生的异常数据，避免其影响评估精度；标准化处理通过数据归一化、单位统一，消除不同传感器采集数据的量纲差异，为后续特征提取奠定基础；时序数据对齐则根据时间戳同步不同来源数据，确保同一时间维度下数据的关联性，解决多源数据时间错位问题。

3.2 退化特征提取模块

模块以大数据分析为核心，挖掘与性能退化强相关的关键信息。首先通过相关性分析、时序特征分解等方法，从预处理后的数据中提取候选特征，涵盖统计类特征、趋势类特征；再借助特征重要性排序算法，结合电池退化机理，量化各候选特征对退化指标的影响程度，筛选出核心特征；同时剔除冗余特征，降低模型计算复杂度，确保提取的特征既能精准反映退化规律，又能适配后续评估模型的输入需求。

3.3 性能退化评估模型构建

模型构建围绕 AI 算法选型与优化展开，兼顾精准性与适配性。AI 算法选型采用场景匹配逻辑，针对电池退化的非线性关系，选用机器学习模型构建基础评估模型，可快速捕捉特征与退化指标的关联；针对长时序退化趋势预测，引入深度学习模型，通过时序网络结构挖掘数据的时间依赖性，提升长期评估精度。模型训练与优化阶段，采用分层数据集划分方式，确保训练集、验证集、测试集覆盖不同运行工况。

结语

本文构建的基于信息技术的电化学储能电池性能退化评估模型，通过多模块协同与多技术融合，有效解决了数据利用不足、建模难、预警滞后等问题，可精准评估电池退化状态并提前预警。该模型为储能电池精细化运维提供了技术支撑，助力延长电池寿命、降低安全风险。

参考文献

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