【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，更具体地说，本专利技术涉及一种基于物联网的储能消防控制系统。
技术介绍
1、随着可再生能源的发展、电动汽车的普及以及工商业用电量的增加，储能设备的需求日益增长。
2、储能设备在运行过程中可能出现故障，导致火灾事故的发生，为了确保储能设备的安全运行，需要对储能设备进行有效的消防保护，因此现有的消防系统通过设置传感器，监测储能设备的运行，从而及时处理火灾事故，防止火灾事故蔓延，造成严重的财产损失和人员伤亡。
3、然后，现有的消防系统主要针对整个储能舱或其构筑物进行空间级消防，对于储能设备的pack级别消防保护尚不完善，不能够及时预测潜在的异常风险，缺乏对电池组健康度的综合评估和预测能力，无法准确判断电池组的异常类型和发展趋势，缺乏智能化决策支持处理异常，因此，需要一种能够实时监测和预警储能pack异常情况的消防控制系统。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于物联网的储能消防控制系统，通过数据采集模块采集储能pack的...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述数据分析模块的具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型，其处理过程如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势，其处理过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消...
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述数据分析模块的具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型，其处理过程如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势，其处理过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述参数计算单元的具体处理过程为：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨淼，宋柏，张延芳，钟子琪，李万鹏，刘浩，单辉，任永锋，杜玉鹏，岳鹏，朱凯，陈猛，
申请(专利权)人：东营昆宇电源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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