【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能散热分析领域，更具体的，涉及一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法及系统。
技术介绍
1、随着能源存储需求的不断增加，电池储能也在不断发展。而液冷储能技术以其高效散热、节能环保的特点得到了广泛关注。液冷储能系统通过液体循环带走电池或储能元件产生的热量，有效提高了储能系统的性能和可靠性。
2、但在传统储能温控分析中，往往基于人工监测温控数据进行调控，费时费力且效率较低下，且缺少对储能系统的热量分布预测与高效的液冷调控手段，导致液冷调控效率低，储能系统监测智能化程度不足。因此，目前亟需一种能够全面、实时、精准地分析与调控储能设备温度的方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的缺陷，提出了一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，包括：
3、s1:获取储能区域布置信息，根据储能区域布置信息构建基于三维可视化的储能模型；
4、s2:通过储能模型，对储能设备进行布局分析，并对整体储能区域进行区域划分，得到多个储能分析区域；
5、s3:设定多场景下的储能任务计划，在任务计划内，通过温控监测平台，采集多个储能分析区域的温控数据，对温控数据进行线性变化分析，得到温控变化特征；
6、s4:分析每个储能分析区域与相邻储能分析区域的温控变化特征是否存在相关性，相关性判断基于皮尔逊系数进行分析，并从储能分析区域中筛选出温控影响区
7、s5:基于实时储能计划，获取多个储能分析区域的实时温控数据，基于实时温控数据进行温度变化分析，并筛选出核心高温区域；
8、s6:根据蚁群算法，在储能模型中，以整体储能区域作为移动范围，构建蚁群模型，将每个储能分析区域作为移动路径点，基于第一信息素，初始化每个移动路径点的信息素，若移动路径点对应为温控影响区域，则基于第二信息素对相应移动路径点进行初始化，以核心高温区域作为蚁群起点，通过蚁群模型进行热量路径模拟，并基于模拟路径，生成区域性的热量预测信息；
9、s7:基于热量预测信息，对多个储能分析区域进行热量分布预测与综合温控分析，通过液冷温控平台生成区域性温控方案。
10、本方案中，所述s1，具体为：
11、获取储能区域布置信息；
12、储能区域布置信息包括储能区域面积、区域轮廓、区域设备布局信息、储能设备数量信息；
13、根据储能区域布置信息构建基于三维可视化的储能模型。
14、本方案中，所述s2，具体为：
15、通过储能模型，对储能设备进行布局分析，分析储能单位的分布情况，在储能模型中划分出多个储能分析区域，并保证每个储能分析区域包括预设数量的储能单位。
16、本方案中，所述s3，具体为：
17、设定多场景下的储能任务计划，在任务计划时间段内，通过温控监测平台，采集多个储能分析区域的温控数据；
18、温控数据包括相应时间段的温度数值信息、液冷设备运行信息，温度分布信息；
19、所述储能任务计划包括储能设备放电、充电任务流程；
20、根据温控数据，对相应的温度数值基于时间维进行排序，并基于线性变化计算分析数值变化特征，生成温控变化特征。
21、本方案中，所述s4，具体为：
22、以储能分析区域作为分析单位；
23、将一个储能分析区域的温控变化特征标记为第一特征数据；
24、将所述一个储能分析区域中多个相邻储能分析区域对应温控变化特征标记为第二特征数据，得到多个第二特征数据；
25、将第一特征数据与每个第二特征数据进行基于皮尔逊系数的线性相关分析，得到多个皮尔逊系数；
26、判断每个皮尔逊系数是否在预设系数范围，若是，则代表所述一个储能分析区域与对应相邻储能分析区域存在高度影响关系，统计出存在高度影响关系的相邻储能分析区域个数k；
27、若k大于预定数量，则将所述一个储能分析区域标记为温控影响区域。
28、本方案中，所述s5，具体为：
29、基于当前实时储能计划，通过温控监测平台采集多个储能分析区域的实时温控数据；
30、对基于实时温控数据进行温度变化分析，计算出温度增长率与最大温度值；
31、判断每个储能分析区域的温度增长率与最大温度值是否均大于预设范围，若是，则将储能分析区域标记为核心高温区域。
32、本方案中，所述s6，具体为：
33、基于蚁群算法，在储能模型中，以整体储能区域作为移动范围，构建蚁群模型，蚁群模型用于模拟蚁群运行路径；
34、将每个储能分析区域作为移动路径点，对于每个移动路径点具有多个方向的移动选择；
35、设定第一信息素与第二信息素，第一信息素数值小于第二信息素；
36、基于第一信息素，初始化每个移动路径点的信息素；
37、若移动路径点对应为温控影响区域，则基于第二信息素对相应移动路径点进行初始化；
38、设定预设数量的蚁群，以核心高温区域作为蚁群起点，对每个核心高温区域设定预设数量的蚁群，蚁群通过信息素和启发式信息进行路径决策，循环进行路径模拟，直至达到预设模拟次数，每次路径模拟的终止条件为蚁群移动路径达到预设最大长度；
39、基于蚁群模型进行热量路径模拟，记录相应移动路径，并从移动路径中筛选出高频路径作为，热量预测模拟路径；
40、基于热量预测模拟路径，在储能模型中进行热量走势的区域映射，生成区域性的热量预测信息。
41、本方案中，所述s7，具体为：
42、根据热量预测信息，分析热量在各个储能分析区域的分布与走势；
43、通过液冷温控平台进行热量分布预测与综合温控分析，设定对于各个储能分析区域的液冷温控优先级表与温控参数；
44、基于液冷温控优先级表与温控参数生成区域性的温控方案进行应用。
45、本专利技术第二方面还提供了一种基于多场景下的液冷储能应用分析系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于多场景下的液冷储能应用分析程序，所述基于多场景下的液冷储能应用分析程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
46、s1:获取储能区域布置信息，根据储能区域布置信息构建基于三维可视化的储能模型；
47、s2:通过储能模型，对储能设备进行布局分析，并对整体储能区域进行区域划分，得到多个储能分析区域；
48、s3:设定多场景下的储能任务计划，在任务计划内，通过温控监测平台，采集多个储能分析区域的温控数据，对温控数据进行线性变化分析，得到温控变化特征；
49、s4:分析每个储能分析区域与相邻储能分析区域的温控变化特征是否存在相关性，相关性判断基于皮尔逊系数进行分析，并从储能分析区域中筛选出温控影响区域并标记；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S1，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S2，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S3，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S4，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S5，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S6，具体为：
8.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述S7，具体为：
9.一种基于多场景下的液冷储能应用分析系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于多场景下的液冷储能应用分析程序，所述基于多场景下的液冷储能
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于多场景下的液冷储能应用分析程序，所述基于多场景下的液冷储能应用分析程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的基于多场景下的液冷储能应用分析方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述s1，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述s2，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述s3，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述s4，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于多场景下的液冷储能应用分析方法，其特征在于，所述s5，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈正建，纪虎军，吴久华，郭慧姗，胡超，
申请(专利权)人：深能智慧能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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