【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于储能柜领域，涉及储能柜检测技术，具体是一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统。
技术介绍
1、在当前能源转型与电力系统灵活性需求日益增长的背景下，储能技术扮演着至关重要的角色，尤其是在可再生能源的高效利用、电网辅助服务以及提升电力系统整体稳定性的方面。储能柜作为储能系统的核心组成部分，广泛应用于分布式发电、微电网、电动汽车充电站等多个领域，其安全性和可靠性直接关系到整个能源系统的稳定运行及用户安全。
2、然而，储能柜特别是采用锂离子电池作为储能介质的系统，面临着电池热失控的重大挑战。热失控是指电池内部发生不可控的放热反应，导致温度急剧上升，可能引起火灾甚至爆炸，这是由多种因素诱发的，包括但不限于电池过充、内部短路、机械损伤或外部高温环境等。一旦发生热失控，不仅会造成巨大的经济损失，还可能危及人员安全及环境。
3、现有技术对电池的检查主要集中在电柜箱的温度、气体浓度以及电池充电时的电流和电压等，而这些方式有较大的滞后性以及不确定性。
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，本专利技术提出了一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，用于解决现有储能柜由于电池故障以及现有技术对电池的风险判断和风险预测缺乏有效的措施而导致热失控的技术问题，本专利技术通过采集储能柜中的电池的基础数据，并根据基础数据中的标签数据对电池进行区分以及记录使用过程中的数据，并根据该数据推测电池即将充电时的使用数据，基于预测的使用数据以及实际
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，包括：
3、数据采集模块：用于采集储能柜中电池的基础数据，并将基础数据上传至数据库；其中，所述基础数据包括标签数据、使用数据和温度数据；所述标签数据包括产品日期、产品编码、额定容量、额定电流以及额定电压；所述使用数据包括充电电流、充电电压、可用容量以及充电次数，所述温度数据包括实时温度以及温度差值；所述温度差值为预设时间温度的变化量；
4、数据处理模块：基于电池的标签数据对数据库中的使用数据进行处理获得推测使用数据；基于推测使用数据与实际使用数据进行计算得到偏差使用数据；其中，所述实际使用数据为电池在充电过程中的实际产生的数据；所述数据库用于存储若干电池的标签数据和使用数据；
5、风险评估模块：基于偏差使用数据评估电池的使用性能；其中，所述使用性能包括正常和非正常；以及，
6、判断电池的使用性能是否正常，是，不做操作；否，基于使用数据评估风险性能；其中，风险性能包括有风险和无风险；
7、风险处理模块：将风险性能为有风险的电池进行快速泄放并发送预警信号；将风险性能为无风险的电池标签数据进行收集得到非正常库；基于非正常库的数据对电池进行风险测试；其中，快速泄放是指在电池安全的基础上快速将可用容量进行排放。
8、本申请对电池进行基数数据的采集，并将基础数据上传至数据库；通过这种方式在数据库中建立了以标签数据为基础的使用数据和温度数据，并且数据库可上传至云端，这样解决了区域的限制。在电池充电时根据标签数据找到使用数据，根据历史使用数据获取推测使用数据，这样电池在充电过程中就有了参考数据，为后期的风险评估提供数据基础。
9、根据电池实际充电过程中的实际使用数据和推测使用数据进行计算，基于计算结果来评估电池的使用性能，通过这种方式可以对电池是否存在故障进行初级筛选；对于使用性能为非正常的进行风险性能的评估，继而完成进一步的筛选；对于电池的风险性能评估为有风险的进行泄放以及报警处理，对于无风险的在后期充电时通过风险测试来排查风险。这样实现了电池的全面检测和风险评估与预测。
10、进一步的，基于电池的标签数据对数据库中的使用数据进行处理获得推测使用数据，包括：
11、根据电池的标签数据与数据库中的标签数据进行对比匹配，调取完成匹配的电池所对应的使用数据；
12、将该使用数据中的充电次数按照由小到大的顺序排列得到充电序列，提取充电序列中每次充电过程的若干可用容量以及对应的充电电流和充电电压，并标记为处理数据；其中，所述可用容量为电池能够释放的容量；
13、根据处理数据随充电序列而产生的变化量进行数据拟合得到若干对应的拟合曲线，根据若干对应的拟合曲线获取电池即将充电时的若干可用容量以及对应的充电电流和充电电压，并标记为推测使用数据。
14、通过电池的标签信息将电池进行区分，并且根据标签信息将历史使用数据进行存储，这样后期通过匹配标签数据即可找到电池的历史使用数据；将电池的历史使用数据进行数据分析，即可推测出电池即将充电时的使用数据即推测使用数据；推测使用数据是通过历史使用数据推算得到的，可以作为电池在实际充电过程中的参考数据，为后期数据对比提供了基础。
15、进一步的，基于推测使用数据与实际使用数据进行计算得到偏差使用数据，包括：
16、根据推测使用数据中的可用容量和充电电流得到预测容流曲线以及可用容量和充电电压得到预测容压曲线；
17、根据实际使用数据中的可用容量和充电电流得到实际容流曲线以及可用容量和充电电压得到实际容压曲线；
18、基于实际使用数据中可用容量的范围得到预测容流曲线的预测容流面积以及预测容压曲线的预测容流面积；
19、基于实际使用数据中可用容量的范围得到实际容流曲线的实际容流面积以及实际容压曲线的实际容流面积；
20、基于预测容流面积和实际容流面积得到偏差容流面积；
21、基于预测容压面积和实际容压面积得到偏差容压面积；
22、基于偏差容流面积和偏差容压面积得到偏差使用数据。
23、推测使用数据是根据历史数据预测得到的，而实际使用数据是电池在实际充电过程中发生的，
24、因此推测使用数据和预测使用数据之间可能存在偏差，通过计算得到了偏差使用数据，偏差使用数据是评估电池使用性能的参考依据。
25、进一步的，基于偏差使用数据评估电池的使用性能，包括：
26、判断偏差容流面积或偏差容压面积中的任意一个是否大于对应的阈值；是，则将电池的使用性能标记为非正常；否，则将电池的使用性能标记为正常。
27、通过将偏差容流面积或偏差容压面积与对应的阈值进行比较，得到初步判断结果，通过这种方式可以快速的将电池进行区分。
28、进一步的，基于使用数据评估风险性能，包括：
29、判断充电时的充电电流、充电电压、可用容量、实时温度以及温度差值是否均小于对应的阈值；否，则风险性能为有风险；是，则进行下一步；
30、基于偏差容流面积、偏差容压面积以及温度差值得到风险系数，判断风险系数是否超过风险阈值，是，则风险性能为有风险；否，则风险性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于电池的标签数据对数据库中的使用数据进行处理获得推测使用数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于推测使用数据与实际使用数据进行计算得到偏差使用数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于偏差使用数据评估电池的使用性能，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于使用数据评估风险性能，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述将风险性能为有风险的电池进行快速泄放并发送预警信号，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述进行快速泄放的步骤，包括：将控制模式切换到泄放模式，通过外部装置消耗电池的可用容量；其中，所述控
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述控制模式的切换方式包括：控制模式通过模式切换单元进行切换；所述模式切换单元包括可以在第一位置、第二位置和第三位置之间切换的位置元件以及第一位置的输出对应的第一二极管、第二位置的输出对应的第二二极管，以及第三位置的输出对应的第三二极管。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于非正常库的数据对电池进行风险测试，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于电池的标签数据对数据库中的使用数据进行处理获得推测使用数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于推测使用数据与实际使用数据进行计算得到偏差使用数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于偏差使用数据评估电池的使用性能，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述基于使用数据评估风险性能，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能柜热失控监测预警系统，其特征在于，所述将风险性能为有风险的电池进行快速...
【专利技术属性】
技术研发人员：桂旺胜，高坤，严灯和，王定国，黄福凯，
申请(专利权)人：安徽合湃新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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