摘要
本发明涉及储能系统管理和电池性能评估领域,尤其涉及储能系统电性能评估方法及系统,其方法通过实时采集电池簇数据及环境数据,结合仿真数据,数字双胞胎模型对电池的充放电过程进行精准仿真,预测电池未来的运行状态。强化学习算法根据仿真数据和反馈结果自适应优化充放电策略,并通过模型预测控制实时调整充电功率、放电速率及温控策略。该方法有效评估电池的充放电效率、内阻变化、温度波动以及剩余使用寿命,并为系统的运行优化和维护提供决策支持。通过本发明,储能系统能够显著提高充放电效率、延长电池寿命,确保系统在不同负载和环境条件下稳定高效运行。