基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法及系统技术方案

本发明专利技术属于储能电站安全防护技术领域，特别涉及一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法及系统，包含：一级告警中，利用设置在储能舱内的声音测量仪实时采集储能舱内声音信号，并依据采集的储能舱内声音信号来识别安全阀打开动作并对电池进行断电处理；二级告警中，利用储能舱内氢气传感器实时监测储能舱内氢气浓度，并在监测的储能舱内氢气浓度达到预设阈值时，对电池进行断电处理。本发明专利技术方案简单、合理，通过多层级预警手段来实现锂电池储能电站灵敏性、经济性兼具的预警效果，便于实际场景应用，便于实际场景应用。便于实际场景应用。便于实际场景应用。

Fire alarm method and system of energy storage power station based on Aeroacoustic information fusion

【技术实现步骤摘要】
基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法及系统


[0001]本专利技术属于储能电站安全防护
，特别涉及一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法及系统。

技术介绍

[0002]大力发展规模化电能存储技术，对智能电网的发展具有重要意义，除了可有效地解决发电与用电的时差矛盾问题，还可以削减光伏等间歇性可再生能源直接并网对电力系统的影响，提高电能质量。随着可再生能源在能源结构中占比的提高，储能技术未来将担负着保障电网安全、高效运行的使命，潜在市场巨大。目前，储能技术应用场景众多，涵盖新能源发电、电网侧、微电网等各领域，且还在不断拓展。储能电站规模在市场需求推动作用下在不断提高，最高已经增加到百兆瓦级。电化学储能的循环寿命长、能量密度高，因而可很好地满足现代储能相关需求，在储能项目中占有较大比重。然而，由于锂电池活性较高且当前缺乏有效的故障预警方法，锂电池储能电站火灾爆炸事故频发，使其应用与推广受到了严重制约。储能安全问题频出，除电池本身的活性问题外，从侧面反应了现有储能系统的智能化运维水平，故障预警、状态感知等技术手段不足，落实储能安全保障势在必行。

技术实现思路

[0003]为此，本专利技术提供一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法及系统，通过多层级预警手段来实现锂电池储能电站灵敏性、经济性兼具的预警效果，便于实际场景应用。
[0004]按照本专利技术所提供的设计方案，一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，包含如下内容：
[0005]利用设置在储能舱内的声音测量仪实时采集储能舱内声音信号，并依据采集的储能舱内声音信号来识别安全阀打开动作并对电池进行断电处理；
[0006]利用储能舱内氢气传感器实时监测储能舱内氢气浓度，并在监测的储能舱内氢气浓度达到预设阈值时，对电池进行断电处理。
[0007]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，所述声音测量仪采用具有模拟输出功能的通用音频采集器。
[0008]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，识别安全阀打开动作中，首先对采集的储能舱内声音信号进行去噪预处理，然后，提取去噪预处理后的声音信号特征数据；针对声音信号特征数据，利用已训练的分类器模型来识别安全阀打开动作。
[0009]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，利用小波阈值去噪法，选定预设层数的小波对声音信号进行小波分解，利用阈值函数对各层小波系数进行量化，以去除声音信号中的干扰噪声，利用量化后的小波系数重构声音信号。
[0010]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，小波分解层
数设置为N层，N大于1，且阈值函数采用硬阈值函数。
[0011]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，利用梅尔倒谱系数方法在频率域提取去噪预处理后声音信号的多维梅尔倒谱特征系数，并构建对应多维梅尔倒谱特征系数的特征数据。
[0012]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，提取声音信号的多维梅尔倒谱特征系数中，首先，对声音信号进行预加重处理，使信号频谱保持在整个频带中；然后，依据预设帧长大小将声音信号进行分帧和加窗操作，并利用快速傅里叶变换获取声音信号的功率谱；利用梅尔滤波器组进行功率谱能量汇总；取所有梅尔滤波器组能量的对数，并对对数进行逆傅里叶变换来获取梅尔倒谱特征系数。
[0013]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，进一步地，分类器模型采用支持向量机分类器模型。
[0014]进一步地，本专利技术还提供一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警系统，包含：一级告警模块和二级告警模块，其中，
[0015]一级告警模块，用于利用设置在储能舱内的声音测量仪实时采集储能舱内声音信号，并依据采集的储能舱内声音信号来识别安全阀打开动作并对电池进行断电处理；
[0016]二级告警模块，用于利用储能舱内氢气传感器实时监测储能舱内氢气浓度，并在监测的储能舱内氢气浓度达到预设阈值时，对电池进行断电处理。
[0017]作为本专利技术基于气声信息融合的储能电站火灾告警系统，进一步地，储能舱内壁上间隔设置有多个传声器，以利用声音测量仪实时采集储能舱内各电池模组环境中的声音信号。
[0018]本专利技术的有益效果：
[0019]本专利技术采用多级预警方式来捕捉识别安全阀打开声音信号及锂离子电池过充产生氢气现象，及时断电，减小甚至避免火灾危险，通过H2气体捕获来检测锂离子电池中锂枝晶的生长，用于储能舱的早期安全预警，方法简单、可靠，能尽早并及时地感知储能舱安全问题，并以此作为预警信息，可以留出足够的时间进行安全防护措施处理，防止储能舱火灾或爆炸等安全事故的发生，以保护人员安全和设备的正常运行，具有较好的应用前景。
附图说明：
[0020]图1为实施例中基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法流程示意；
[0021]图2为实施例中一级告警流程示意；
[0022]图3为实施例中安全阀打开声音产生及传播示意；
[0023]图4为实施例中声音识别流程示意；
[0024]图5为实施例中声音信号去噪预处理流程示意；
[0025]图6为实施例中声音信号特征提取流程示意；
[0026]图7为实施例中二级告警流程示意；
[0027]图8为实施例中二级告警安全预警实验示意。
具体实施方式：
[0028]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和技术方案对
本专利技术作进一步详细的说明。
[0029]电化学储能的循环寿命长、能量密度高，因而可很好地满足现代储能相关需求，在储能项目中占有较大比重。然而，由于锂电池活性较高且当前缺乏有效的故障预警方法，锂电池储能电站火灾爆炸事故频发，使其应用与推广受到了严重制约。储能安全问题频出，也从侧面反应了现有储能系统的智能化运维水平，故障预警、状态感知等技术手段不足，落实储能安全保障势在必行。为此，本专利技术实施例，提供一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，参见图1所示，包含如下内容：
[0030]S101、利用设置在储能舱内的声音测量仪实时采集储能舱内声音信号，并依据采集的储能舱内声音信号来识别安全阀打开动作并对电池进行断电处理；
[0031]S102、利用储能舱内氢气传感器实时监测储能舱内氢气浓度，并在监测的储能舱内氢气浓度达到预设阈值时，对电池进行断电处理。
[0032]通过设置两种预警模式来有效捕捉识别安全阀打开声音信号及锂离子电池过充产生氢气现象，能够及时进行断电，避免储能舱热失控现象，降低火灾等安全事故发生率，有效保护人员安全和设备的正常运行。
[0033]进一步地，本案实施例中，所述声音测量仪可采用具有模拟输出功能的通用音频采集器，采样率设定为100kHz进行声音采集，可根据实际应用环境对采样率进行调整。进一步，可通过在储能舱内壁上间隔设置多个传声器，以利用声本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，包含如下内容：利用设置在储能舱内的声音测量仪实时采集储能舱内声音信号，并依据采集的储能舱内声音信号来识别安全阀打开动作并对电池进行断电处理；利用储能舱内氢气传感器实时监测储能舱内氢气浓度，并在监测的储能舱内氢气浓度达到预设阈值时，对电池进行断电处理。2.根据权利要求1所述的基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，所述声音测量仪采用具有模拟输出功能的通用音频采集器。3.根据权利要求1或2所述的基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，识别安全阀打开动作中，首先对采集的储能舱内声音信号进行去噪预处理，然后，提取去噪预处理后的声音信号特征数据；针对声音信号特征数据，利用已训练的分类器模型来识别安全阀打开动作。4.根据权利要求3所述的基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，利用小波阈值去噪法，选定预设层数的小波对声音信号进行小波分解，利用阈值函数对各层小波系数进行量化，以去除声音信号中的干扰噪声，利用量化后的小波系数重构声音信号。5.根据权利要求4所述的基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，小波分解层数设置为N层，N大于1，且阈值函数采用硬阈值函数。6.根据权利要求3所述的基于气声信息融合的储能电站火灾告警方法，其特征在于，利用梅尔倒谱系...

【专利技术属性】
技术研发人员：金阳，张宁，吕娜伟，
申请(专利权)人：郑州熙禾智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：