En tant que moyen efficace de garantir le bon fonctionnement de la source-réseau-charge, le stockage de la batterie a déjà fait un pas vers une plus grande échelle, et la sécurité et la fiabilité de l'exploitation de la batterie de stockage sont un maillon clé qui entrave son développement et son application ultérieurs. Pour le problème de l'estimation de l'état de fonctionnement et de l'alerte des batteries de stockage au lithium, cet article propose une méthode d'estimation d'état non linéaire basée sur un entraînement mixte données-modèle. Tout d'abord, utilisez le modèle de circuit classique de Thevenin et le filtre de Kalman étendu pour construire le modèle mathématique de la batterie au lithium; puis, proposez une méthode d'estimation non linéaire de l'écart d'état du système réel par rapport au modèle de simulation, réalisez une estimation efficace de l'écart données-modèle pour ensuite réaliser le processus d'alerte de la batterie; enfin, les exemples de simulation vérifient que la méthode proposée dans cet article n'est que faiblement influencée par la précision du modèle, les erreurs et l'ampleur du courant de charge et de décharge. Pour la première fois, la méthode d'estimation d'état non linéaire (NSET) est appliquée à l'alerte des batteries au lithium, utilisant la méthode d'entraînement du modèle, c'est-à-dire le filtre de Kalman étendu, combinée à la méthode d'entraînement des données, c'est-à-dire NSET, il est possible d'estimer précisément l'état en temps réel de la batterie lithium-ion et d'effectuer une alerte par un simple calcul, et c'est d'une valeur d'application pratique.

Système de stockage; modélisation numérique; technologie d'alerte; filtre de Kalman étendu; estimation d'état non linéaire