电池故障预测算法在电力系统中的优化与应用
摘要
随着可再生能源占比的不断提升和电网侧储能的大规模部署，电池系统（特别是锂离子电池）已成为现代电力系统中调节波动、保障稳定、实现削峰填谷的关键资产。然而，电池的性能衰减与突发故障严重威胁着电网的安全与经济运行。本文旨在探讨基于机器学习和数据驱动的电池故障预测算法，并深入分析其在电力系统特定场景下的优化策略。文章将构建一个完整的Python技术实现框架，涵盖数据处理、特征工程、模型构建（融合时序模型与集成学习）、超参数优化及在线部署考量。通过模拟数据和案例研究，展示算法如何提前预警电池性能衰退和内短路等故障，最终实现从“计划性维护”到“预测性维护”的转变，提升电力系统的可靠性、安全性与经济效益。
第一章：引言——电力系统中电池故障预测的紧迫性与挑战
1.1 背景与意义
在“双碳”目标驱动下，以风电、光伏为代表的间歇性电源大规模并网，电力系统对灵活性资源的需求空前迫切。电化学储能，尤其是锂离子电池储能系统（BESS），因其响应迅速、配置灵活、能量密度高等优点，在发电侧、电网侧和用户侧均扮演着日益重要的角色。其应用场景包括：
- 频率调节（FR）：快速响应电网频率偏差。
- 削峰填谷（Peak Shaving）：在电价低谷时充电，高峰时放电，降低用电成本或延
