储能系统安全性演化趋势预测和早期故障预警技术研究

储能系统安全性演化趋势预测和早期故障预警技术研究

复杂度方法

算法原理

复杂度是每个系统的自然和物理特性，它量化了其中包含的结构化信息的数量。系统熵是基于各类常规监控参数计算而得出的一个量化的、总体性指标，是系统中由其组件相互作用产生的信息量，可以量化地反映储能系统的结构、复杂性和脆弱性。

形式上，复杂性可以定义为C=f(S;I），其中S代表结构，I是信息，而f是谱范数算子。由于信息是通过香农熵来测量的，因此该方程可以改写为C=f(S;E）。

算法特点

算法实现

首先，根据储能数据特点定义熵度算法所需的窗口和步长设置，指定窗口长度值和步长值。

第二步，通过窗口数据进行散点分析，确定数据之间的相关度，从而确定数据关系图。并根据数据关系图得到邻接矩阵S和熵矩阵E。

第三步，通过邻接矩阵和熵矩阵取范数计算当前系统熵度值。根据S矩阵和E矩阵取范数进行归一，用来计算当前复杂度C值。

第四步，计算系统韧性、判别异常情况。

储能系统安全性演化趋势预测

【仿真数据来源、模拟应用场景、预测方法说明】

早期故障预警

【早期故障预警判断标准】

各电堆设备同步计算复杂度，临界复杂度低于当前复杂度时，系统故障预警。

故障类型和故障定位

复杂度算法同时量化所有变量对系统整体的影响程度，便于发现造成系统告警的异常数据源位置，回溯相应电站状态数据确定故障类型。