【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于锂电池传感器数据存储，具体涉及一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法。
技术介绍
1、随着近些年消费电子行业的蓬勃发展，以及国家能源和环保的在电动汽车的战略规划和投资，锂电池行业近些年复合增长率接近30％-50％；锂电池是一类依靠锂离子在正极与负极之间移动来达到充放电目的的一种可充电电池，具有高能量密度、高电压、寿命长、无记忆效应等优点；锂电池按正极材料分可分为锰酸锂电池、磷酸铁锂电池和三元材料电池；锂电池按形状分可分为圆柱电池和方形电池；按外壳分可分为钢壳、铝壳和铝塑膜三种；按工艺分可分为圆柱卷绕、方形卷绕和方形叠片三种。
2、锂电池主要有三大类行业应用：消费类电子、电动交通工具、工业储能设备及其他，其中应用于电动交通工具行业的锂电池叫做动力电池。
3、随着电动车辆和可再生能源的广泛应用，储能电池的需求日益增加；然而，电池在使用过程中可能会出现过热问题，导致电池热失控，甚至引发火灾和爆炸；目前，大多数电池热失控预警方法主要基于电池表面温度的监测，然而，由于电池内部和表面的温度分布并不均匀，仅依靠表面温度往往无法准确预测电池的热失控风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，实现对锂电池数据的高效过滤和管理。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，所述存储保护方法如下：
3、步骤一：捕捉电解液中的有机分子并收
4、步骤二：利用深度学习模型对收集到的锂电池数据进行训练和学习，自动识别出正常和异常的数据，从而形成黑白名单规则，利用黑白名单规则过滤和管理锂电池数据，包括定义黑白名单规则：根据锂电池数据的特点和需求，定义黑白名单规则；数据预处理：对收集到的锂电池数据进行预处理，以提高数据的质量和可靠性；数据分类：根据黑白名单规则，将锂电池数据分为黑名单数据和白名单数据；
5、步骤三：通过建立电池的热动力学模型，结合电池的充放电电流、电压参数，估计电池内部的温度分布；
6、步骤四：将上述收集到的锂电池数据及分析结果存储到数据库中并进行加密，以便后续的数据分析和处理。
7、作为本专利技术的一种优选的技术方案，所述深度学习模型包括循环神经网络或长短期记忆网络，来自动学习和更新黑白名单规则；该模型的输入是电池的历史数据和当前数据，输出是对当前数据是否应加入黑名单或白名单的预测。
8、作为本专利技术的一种优选的技术方案，所述深度学习模型训练使用交叉熵损失函数。
9、作为本专利技术的一种优选的技术方案，利用黑白名单规则过滤锂电池数据基于马尔科夫决策过程的数据过滤策略。
10、作为本专利技术的一种优选的技术方案，利用热动力学模型估计电池内部的温度分布，在此过程中，还需要考虑电池的内阻和微短路故障因素对电池内部温度的影响。
11、作为本专利技术的一种优选的技术方案，电压数据收集：使用电压分压法，通过使用电阻元器件将电池的电压分压为适合测量的范围，再通过模拟转数字转换器将模拟电压信号转换为数字信号进行收集；
12、电流数据收集：使用磁电阻或者霍尔传感器来测量电流；
13、温度数据收集：温度数据的收集通过使用温度传感器来实现。
14、作为本专利技术的一种优选的技术方案，收集到电压、电流、温度数据后，使用数据采集器或者plc设备对数据进行处理和记录。
15、作为本专利技术的一种优选的技术方案，通过光离子化技术传感器捕捉电解液中的有机分子。
16、作为本专利技术的一种优选的技术方案，加密使用加密算法进行加密。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
18、通过建立电池的热动力学模型，结合电池的充放电电流、电压参数，估计电池内部的温度分布，可以更准确地预测电池的热失控风险，从而提高预警的准确性和及时性；考虑了电池的内阻和微短路故障因素对电池热失控风险的影响，可以更全面地评估电池的热失控风险；可以实时监测电池的状态，及时发现电池的异常情况，有效防止电池热失控，保障电池的安全运行；
19、通过自动化或人工方式对数据进行监督和审核，以确保数据的准确性和完整性；同时也可以根据需要对数据进行备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述存储保护方法如下：
2.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述深度学习模型包括循环神经网络或长短期记忆网络，来自动学习和更新黑白名单规则；该模型的输入是电池的历史数据和当前数据，输出是对当前数据是否应加入黑名单或白名单的预测。
3.根据权利要求2所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述深度学习模型训练使用交叉熵损失函数。
4.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：利用黑白名单规则过滤锂电池数据基于马尔科夫决策过程的数据过滤策略。
5.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：利用热动力学模型估计电池内部的温度分布，在此过程中，还需要考虑电池的内阻和微短路故障因素对电池内部温度的影响。
6.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：电压数据收集：使用电压分压法，通过使用电阻元器
7.根据权利要求6所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：收集到电压、电流、温度数据后，使用数据采集器或者PLC设备对数据进行处理和记录。
8.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：通过光离子化技术传感器捕捉电解液中的有机分子。
9.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：加密使用加密算法进行加密。
...【技术特征摘要】
1.一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述存储保护方法如下：
2.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述深度学习模型包括循环神经网络或长短期记忆网络，来自动学习和更新黑白名单规则；该模型的输入是电池的历史数据和当前数据，输出是对当前数据是否应加入黑名单或白名单的预测。
3.根据权利要求2所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：所述深度学习模型训练使用交叉熵损失函数。
4.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：利用黑白名单规则过滤锂电池数据基于马尔科夫决策过程的数据过滤策略。
5.根据权利要求1所述的一种支持黑白名单存储的传感器数据存储保护方法，其特征在于：利用热动力学模型估计电池...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊华，赵峰，陈天羽，袁斐，
申请(专利权)人：江苏讯汇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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