科研背景

随着储能技术进步和成本降低以及需求侧的演化发展，分布式储能在电力系统中的广泛应用是未来电网发展的必然趋势，也是突破传统配电网规划运营方式的重要途径。分布式储能安装地点灵活，与集中式储能比较，减少了集中储能电站的线路损耗和投资压力，但相对于大电网的传统运行模式，目前的分布式储能接入及出力具有分散布局、可控性差等特点。

电池储能系统（Battery Energy Storage System，简称BESS）是一个利用采锂电池/铅电池作为能量储存载体，一定时间内存储电能和一定时间内供应电能的系统，而且提供的电能具有平滑过渡、削峰填谷、调频调压等功能。受滥用、外部环境和操作条件的耐受性差的影响，电池系统可能会发生各种故障，导致电池加速退化，甚至发生安全事故，如热失控（TR）、火灾和爆炸。

科研问题

电池故障问题：现有的数据驱动的方法已经能够进行传感器数据故障识别，但这些方法所需的学习过程具有相当高的计算负担。此外，现有的方法，无论是基于模型的方法或数据驱动的方法，多是根据电压、电流等特征之间的相关性来判断电池是否故障，未考虑电池充电过程的时序变化。

隐私保护问题：在对电动汽车进行故障检测时，不可避免地会收集到电动汽车的隐私信息，传统方式是通过充电桩进行数据收集上传到云端，由此电动汽车会面临隐私泄露问题。

科研目的

提出一种基于Autoformer的故障检测方案， 序列分解模块负责分解充放电序列数据，可以有效提取趋势变化和周期变化。采用对抗训练的方式最大化重构序列与原始序列之间的差距，并使用动态选择阈值方法实现故障检测。

设计一个联邦学习故障检测方案。考虑车辆充电数据上传过程中的隐私问题，设置智能充电桩作为客户端以在本地训练数据，通过中间参数的方式和中央服务器进行交互。可以根据车辆充电过程的变化识别电池故障，并保护车辆隐私数据。

研究内容

Ø实时性（Real-time nature）：现实世界场景中电池故障，有可能产生强烈的热量，或是触发TR更会导致灾难性后果。尤其是在充电过程中过充电时锂金属枝晶有可能会穿透电池引起电池故障。电动汽车在运行过程中可能遭受浸水、碰撞变形和电线故障。这都要求着我们在充电阶段就对电动汽车告警。

Ø可用性（ Usability ）：采用数据驱动的故障检测方式，能够更加准确地衡量算法在现实应用过程中的效果，但与此同时也面临着数据集中的故障原因各异、电池结构不同等情况，这对我们算法的可用性提出了要求。

Ø分布式（Distributed）：由数据驱动的故障检测不可避免地会收集到隐私信息，让数据留在本地能够有效保护电动汽车、储能电池的敏感信息。