文章目录

0 引言

1 储能电站安全风险相关前兆信息识别

1.1 梯次电池单体级前兆信息

1.2 梯次电池模组级前兆信息

1.3 梯次电池系统级前兆信息

2 改进云模型-组合赋权-TOPSIS算法

2.1 云模型理论

2.2 改进的云模型

2.3 组合赋权

2.4 TOPSIS算法

3 仿真对比分析

3.1 基于改进云模型-组合赋权-TOPSIS算法对前兆信息进行安全风险评估

3.2 对比分析

4 结论

文章摘要:为实现对可重构梯次电池储能系统的安全风险评估，需对其相关安全风险进行识别和排序，从而找出威胁性最大的安全风险信息，进行针对性预防。通过引入前兆信息理论，对其可能触发安全事故的前兆信息进行识别；为消除TOPSIS算法在对多决策指标进行排序时存在的人为因素和主观因素而引起的随机性，对基础的云模型进行改进。将云模型决策矩阵的评价信息由“概率”“影响”的基础上增加“预测性”“紧急性”与“灵活性”至5条，再通过组合赋权，建立改进云模型-组合赋权-TOPSIS算法模型，用于多决策指标下前兆信息的排序。最后对可重构梯次电池储能系统的前兆信息的排序结果进行仿真对比分析。对比结果表明，改进的云模型-组合赋权-TOPSIS算法在对可重构梯次电池储能系统的前兆信息进行排序时更准确，克服了传统TOPSIS算法的不足。

文章关键词:

论文DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0219

论文分类号:TM912

文章来源：《信息记录材料》 网址: http://www.xxjlcl.cn/qikandaodu/2022/0612/2601.html