【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及宽温电池监控和管理，是一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法、系统、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、在宽温电池监控和管理领域，电池性能的监测与信息反馈优化具有重要意义。传统的电池监控系统主要依赖于单一的监控指标或集中式的数据处理方法，然而，这种方法存在诸多局限性。例如，集中化系统无法灵活应对多维度的环境变化，且在高温或低温等极端条件下，容易忽视环境对电池寿命的动态影响，导致系统的不稳定性增加，进而影响设备的正常运行。
2、现有的宽温电池监控系统在极端环境下，通常通过采集电池电压、电流、温度等基础参数来评估电池的状态。然而，这些系统大多采用固定时间步长和参数组合，无法充分反映电池在复杂环境下的性能变化。随着电池和设备的长期使用，传统的监控系统容易出现监测滞后、数据冗余等问题，导致无法及时捕捉电池的早期异常。
3、近年来，基于环境特征与电池状态相互作用的信息反馈模型逐渐应用于电池管理领域。通过构建基于熵的反馈模型，部分解决了传统方法中的数据冗余问题。然而，现有的基于信息熵的电池监控系统仍存在诸多不足。例如，现有模型在处理电池与环境的多维交互时，通常采用矩阵直接拼接的方法，这种方法计算复杂且缺乏对多维数据的优化，导致监控系统在高维度环境中无法有效运行。现有的时间步长调整机制大多固定，无法灵活应对电池在不同温度条件下的动态变化，影响系统的实时性和效率。
4、此外，传统的宽温电池监控系统在异常预警机制方面也存在不足。现有系统的预警机制大多依赖于单一的温度或电压监测，当
5、比如，在现有技术中，satoshi ohara等人中提出了一种基于环境和设备交互的电池监控系统，该系统通过对电池电压、电流和温度的实时监测，提高了电池的使用寿命。然而，该系统未能动态调整时间步长，也未能优化高维数据下的信息交互，影响其在复杂环境中的应用。
6、现有技术虽然对电池状态监控、信息反馈优化等方面进行一定的优化改进，但在应对复杂环境和高维数据交互方面仍有较大提升空间，尤其是在多维数据融合和时间步长动态调整机制上，现有技术的不足限制了系统的实时性和监控精度。具体的，现有技术存在以下缺陷：(1)多维数据交互处理效率低下。现有的宽温电池监控系统通常采用矩阵直接拼接的方法进行多维数据交互处理。这种方式在处理大量数据时计算复杂，尤其在极端环境下，电池、环境和监控设备的多维特征交互难以被及时捕捉，导致系统的实时性差，无法有效应对复杂场景中的高维度数据。(2)时间步长调整机制缺乏灵活性。现有系统大多采用固定时间步长进行数据采集和监控，忽视电池性能与环境条件的动态变化。这导致在电池性能波动较大的场景中，系统无法及时调整监控频率，导致异常无法被及时发现，进而影响电池的使用寿命和系统的稳定性。(3)预警机制响应滞后。当前的预警机制通常依赖于单一或少数几个参数(如温度、电压等)，当电池处于极端温度或负载变化剧烈时，系统的预警响应较慢，无法充分捕捉到电池在复杂环境中的状态变化，导致潜在故障风险未被及时发现，影响系统的可靠性。(4)网络架构模型反馈慢。现有的监控系统未能充分结合电池与环境、设备的动态交互信息，缺乏有效的实时计算处理能力。这使得系统在处理高维数据时，信息冗余较多，导致监控效率低下，无法准确识别对电池状态影响最显著的因素，从而影响系统的整体预测能力。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法、系统、终端设备及存储介质，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有技术存在多维数据交互处理效率低下、时间步长调整机制缺乏灵活性、预警机制响应滞后、网络架构模型反馈慢等缺陷的问题。
2、本专利技术的技术方案之一是通过以下措施来实现的：一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1、实时收集电压、电流、功率和环境数据；
4、步骤s2、构建监测装置、环境和电池特征的时间序列数据矩阵；
5、步骤s3、根据联合熵和历史状态动态调整阈值；
6、步骤s4、进行精细化宽温电池反馈分析；
7、步骤s5、如果熵值持续升高，执行回溯分析。
8、下面是对上述专利技术技术方案之一的进一步优化或/和改进：
9、在上述步骤s1中，可设定监测装置的功率需求为pdevice(t)，则
10、pdevice-1(t)＝vdevice(t)·idevice(t)
11、式中，vdevice(t)和idevice(t)分别为监测装置在时刻t的电压和电流需求；
12、考虑频率变化监测装置功率需求表示为:
13、pdevice(t)＝p0+α·f(x)
14、式中，p0是正常工作时的功率消耗，α是频率与功耗之间的比例常数，f(x)为监测装置的监测频率；
15、构建出监测装置功率变化率，其表示设备功率需求的变化速率：
16、
17、构建环境条件，具体数据包括：实时温度t(t)、温度梯度一天中的最高温度tmax和最低温度tmin；其中，温度梯度表示温度随时间变化的速率，即：
18、
19、构建宽温电池的实时工作参数包括电池电压vb(t)、电流ib(t)、剩余电量soc(t)、电池温度tb(t)、电池实时输出功率pb(t)、电池的充放电速率以及电池内阻；
20、其中，剩余电量soc(t)根据电池的额定容量和电流变化计算：
21、
22、式中，cr为电池的额定容量，δt为时间间隔；
23、其中，充放电速率根据电池电流变化情况推算：
24、
25、式中，cr为电池的额定容量。
26、在上述步骤s2中，可构建监测装置的时间序列数据矩阵xdevice(t)、环境条件的时间序列数据矩阵xenv(t)以及电池特征矩阵xbattery(t)：
27、
28、构建出宽温电池时序性联合矩阵联合熵:
29、其中，各矩阵维度为监测装置矩阵xdevice:n×4，环境条件矩阵xenv:n×4，电池特征矩阵xbattery:n×7；
30、电池与环境信息交互，通过计算电池状态xbattery和环境状态xenv之间的信息熵i(xbattery；xenv)，找出环境特征中最具影响力的维度:
31、
32、式中，表示环境矩阵中第i个特征；
33、即通过上述公式计算每个环境维度的信息熵，选取信息熵值最高的维度作为加权计算的主要因素；
34、计算电池状态xbattery和监测装置xdevice之间的信息熵i(xbattery；xdevice)，识别出监测装置矩阵中对电池系统影响最大的维度:<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤S1中，设定监测装置的功率需求为Pdevice(t)，则
3.根据权利要求2所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤S2中，构建监测装置的时间序列数据矩阵Xdevice(t)、环境条件的时间序列数据矩阵Xenv(t)以及电池特征矩阵Xbattery(t)：
4.根据权利要求2或3所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤S3中，动态调整阈值的计算公式为：
5.根据权利要求2或3所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于步骤S4具体包括以下步骤：
6.根据权利要求2或3所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于步骤S5具体包括以下步骤：
7.一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测系统，其特征在于
8.一种终端设备，包括存储器和处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的程序，其特征在于，处理器执行程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法。
9.一种存储介质，其特征在于，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤s1中，设定监测装置的功率需求为pdevice(t)，则
3.根据权利要求2所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤s2中，构建监测装置的时间序列数据矩阵xdevice(t)、环境条件的时间序列数据矩阵xenv(t)以及电池特征矩阵xbattery(t)：
4.根据权利要求2或3所述的基于输电线路在线监测装置的高耐候性宽温蓄电池监测方法，其特征在于在步骤s3中，动态调整阈值的计算公式为：
5.根据权利要求2或3所述的基于输电线路在线监测装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：张振浩，吴阳，陈子菡，梁雷，曾东，韩斌，杨阳，夏良储，杨文宁，陈重旭，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司哈密供电公司，
类型：发明
国别省市：
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