基于人工智能的蓄电池组运维监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于人工智能的蓄电池组运维监测方法及系统，属于蓄电池监测领域。其中方法包括：通过上位机的参数配置界面对在线监测设备进行配置；在线监测设备实时采集蓄电池组的运行数据和环境温度，确定是否发出告警，是否进行主动均衡、活化操作和在线除硫；上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息；根据不同电池组压差告警阈值和对应的电池组压差历史告警频率，以及对应的电池使用寿命，得到最佳电池组压差告警阈值；基于所述最佳电池组压差告警阈值配置所述在线监测设备。本发明专利技术能够极大的减少了人力、物力等维护成本，提高电池使用的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及蓄电池监测领域，特别涉及一种基于人工智能的蓄电池组运维监测方法及系统。

技术介绍

1、蓄电池是电力系统必备的后备电源，是设备运行中的最后一道防线。现有蓄电池组运行，从技术上讲存在一些缺陷，直流系统的蓄电池组一般由几十只至一百多只单体蓄电池串联而成，串联状态下的蓄电池组在充电和放电时，所有蓄电池的电流是一致的，但由于电池的参数、外部环境及单体自放电的差异，使得蓄电池组各单体电池的电压实际并不均衡，有些电压过高、有些则过低，造成蓄电池组中某些单体蓄电池出现过充电或过放电，过充的蓄电池水分蒸发、内阻增大造成容量减小，欠充的蓄电池涂层老化、活性物质减少、同样造成容量减少，而且这一过程一但开始，容量的減小是随着时间增加而不断加速的，这将进一步加深蓄电池参数的不一致性，正是这种恶性循环极大地缩短了蓄电池组的使用寿命。这样长时间的充电不均衡必将导致部分电池严重损坏，一旦蓄电池故障，将造成保护失灵、开关拒动、通道中断，后果不堪设想。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所述上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所述SOH预测模型包括基于机器学习算法得到的若干预测模型，所述机器学习算法包括高斯过程回归、支持向量机和随机森林；所述SOH预测模型的输入包括以下多项的任意一项或多项：单体电池的电压、电流、内阻和温度。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所述上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所述soh预测模型包括基于机器学习算法得到的若干预测模型，所述机器学习算法包括高斯过程回归、支持向量机和随机森林；所述soh预测模型的输入包括以下多项的任意一项或多项：单体电池的电压、电流、内阻和温度。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，所述上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息包括：

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的蓄电...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷浩，叶晓辉，侯素青，马克，
申请(专利权)人：国家能源集团永州发电有限公司，
类型：发明
国别省市：