一种电池储能电站智能监控系统的制作方法 专利技术说明

发电;变电;配电装置的制造技术1.本发明涉及电池储能技术领域，尤其涉及一种电池储能电站智能监控系统。背景技术：2.锂离子电池由正极、负极、隔膜和电解液组成，目前主流产品正极常用镍锰钴三元材料或磷酸铁锂，负极多为石墨等碳素材料。锂离子电池具有能量密度大、没有记忆效应、充放电快速、响应速度快等优点，广泛应用于风电光伏等新能源发电侧配储和用户侧储能项目。3.目前，为了确保电池储能电站运行的安全性，需要对储能电站内的各个电池的温度进行测量，传统的测量方式是采用贴片式的温度传感器贴附在电池表面，但由于储能电站内的电池数量多，温度传感器的用量会达到数千乃至上万个，不仅成本高昂，且难以进行有效的管理，同时只能对电池表壳的温度进行检测，无法监测到电芯的温度与形变量，存在较大的局限性。技术实现要素：4.本发明提供了一种电池储能电站智能监控系统，用于实现电池储能电站的智能监控并提高监控运维的准确率。5.本发明第一方面提供了一种电池储能电站智能监控系统，所述电池储能电站智能监控系统包括：电芯状态监测模块、模组温度监测模块以及电站消防报警模块；6.所述电芯状态监测模块用于：获取电池储能电站的电芯本体参数以及监测参数，并对所述电芯本体参数以及所述监测参数进行信息融合，得到参数融合数据；以及通过预置的多个电芯状态分析模型，分别对所述参数融合数据进行电芯状态监测，输出每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果；7.所述模组温度监测模块用于：基于预置的光纤光栅阵列温度传感器获取所述电池储能电站的阵列式模组温度；以及将所述阵列式模组温度输入预置的模组温度分析模型进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果；8.所述电站消防报警模块用于：获取所述电池储能电站的储能电站工况数据，并将所述储能电站工况数据输入预置的电站消防报警模型进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果。9.结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述电芯状态监测模块具体用于：10.基于预置的光纤光栅电芯传感器，获取电池储能电站的电芯本体参数，其中，所述电芯本体参数包括：电芯尺寸数据、电芯机理数据、使用时间数据、生产时间数据以及意外情况发生频率；11.采用探针式温度计获取所述电池储能电站的电芯温度，以及通过贴片式应变片植入电芯获取电池储能电站的电芯形变，并将所述电芯温度和所述电芯形变作为监测参数；12.对所述电芯本体参数以及所述监测参数进行信息融合，得到参数融合数据；13.将所述参数融合数据输入预置的多个电芯状态分析模型，其中，所述多个电芯状态分析模型包括：电芯寿命评估模型、电芯充放电状态分析模型以及电芯热失控分析模型；14.通过所述多个电芯状态分析模型对所述参数融合数据进行处理，得到每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果。15.结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述模组温度监测模块具体用于：16.将预置的光纤光栅阵列温度传感器和模组感温光缆布设于所述电池储能电站；17.通过所述光纤光栅阵列温度传感器以及所述模组感温光缆监测所述电池储能电站的模组温度场，得到阵列式模组温度；18.将所述阵列式模组温度输入预置的模组温度分析模型进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果，其中，所述模组温度预警分析结果包括超温预警以及温升速率预警。19.结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述电站消防报警模块具体用于：20.将所述光纤光栅阵列温度传感器和预置的消防感温光缆布设于所述电池储能电站；21.通过所述光纤光栅阵列温度传感器和所述消防感温光缆获取所述电池储能电站的消防温度场，得到储能电站工况数据；22.将所述储能电站工况数据输入预置的电站消防报警模型进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果。23.结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述电池储能电站智能监控系统还包括：电站环境监测模块、设备安全联动模块以及智慧运维模块；所述电站环境监测模块包括：湿度监测单元、浸水监测单元、振动监测单元以及电磁监测单元；所述设备安全联动模块包括：消防设施控制单元、排水设施控制单元以及温控设施控制单元。24.结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述电站环境监测模块用于：25.基于预置的环境传感器组获取所述电池储能电站的环境温度数据、浸水数据、振动数据以及电磁数据；26.将所述环境温度数据输入预置的环境温度报警模型进行环境温度报警分析，得到环境温度报警结果；27.将所述浸水数据输入预置的浸水报警模型进行浸水分析，得到浸水分析结果；28.将所述振动数据输入预置的振动报警模型进行振动分析，得到振动分析结果；29.将所述电磁数据输入预置的电磁报警模型进行电磁分析，得到电磁分析结果。30.结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述设备安全联动模块用于：31.通过预置的消防设施控制模型，对所述电池储能电站中的消防设施进行消防设施控制，当电站消防数据发生异常时，通过所述储能电站智能监控系统下发命令，触发所述消防设施进行安全联动；32.通过预置的排水设施控制模型，对所述电池储能电站中的排水设施进行排水设施控制，当电站浸水数据发生异常时，通过所述储能电站智能监控系统下发命令，触发所述排水设施进行安全联动；33.通过预置的温控设施控制模型，对所述电池储能电站中的温控设施进行温控设施控制，当电站电芯和模组温度数据发生异常时，通过所述储能电站智能监控系统下发命令，触发所述温控设施进行安全联动。34.结合第一方面，在本发明第一方面的第七实施方式中，所述智慧运维模块用于：35.根据所述电池储能电站的传感数据集合以及技术参数集合，对所述电池储能电站进行运维分析，得到目标运维信息，其中，所述目标运维信息包括运维频次、运维位置以及运维深度。36.本发明提供的技术方案中，系统包括：电芯状态监测模块、模组温度监测模块以及电站消防报警模块；电芯状态监测模块用于：获取电池储能电站的电芯本体参数以及监测参数进行电芯状态监测，输出每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果；模组温度监测模块用于：获取电池储能电站的阵列式模组温度进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果；电站消防报警模块用于：获取电池储能电站的储能电站工况数据进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果，通过采用由光纤光栅解调仪和若干个光纤光栅阵列温度传感器组成的阵列式模组温度监测单元和阵列式集装箱温度监测单元，能够有效的减少电池储能电站中温度传感器的使用数量，且更易于对所监测到的数据进行分类管理，通过探针式温度计与贴片式应变片的使用，能够对电芯的温度与形变量进行有效的监测，从而及时获取各个电芯的状态，便于对电站及电池模组进行针对性的维护，进而实现了电池储能电站的智能监控，并且提高了电池储能电站监控运维的准确率。附图说明37.图1为本发明实施例中电池储能电站智能监控系统的一个实施例示意图；38.图2为本发明实施例中设置布拉格光栅测点的示意图。具体实施方式39.本发明实施例提供了一种电池储能电站智能监控系统，用于实现电池储能电站的智能监控并提高监控运维的准确率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。40.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中电池储能电站智能监控系统的一个实施例包括：41.电芯状态监测模块101、模组温度监测模块102以及电站消防报警模块103；42.可以理解的是，本发明的执行主体可以为电池储能电站智能监控装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。43.电芯状态监测模块101用于：获取电池储能电站的电芯本体参数以及监测参数，并对电芯本体参数以及监测参数进行信息融合，得到参数融合数据；以及通过预置的多个电芯状态分析模型，分别对参数融合数据进行电芯状态监测，输出每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果；44.本实施例中，通过获取电池储能电站的电芯本体参数和监测参数，并对它们进行信息融合，得到参数融合数据。同时，该模块还使用预置的多个电芯状态分析模型，对参数融合数据进行电芯状态监测，并输出每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果。这样做的目的是为了及时发现电芯状态的异常，避免因单个电芯的失效导致整个电池组的损失。45.模组温度监测模块102用于：基于预置的光纤光栅阵列温度传感器获取电池储能电站的阵列式模组温度；以及将阵列式模组温度输入预置的模组温度分析模型进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果；46.本实施例中，基于预置的光纤光栅阵列温度传感器获取电池储能电站的阵列式模组温度。然后，将所得到的阵列式模组温度输入预置的模组温度分析模型进行温度预警分析，并生成模组温度预警分析结果。这样，当发现某个模组的温度异常时，系统可以及时进行报警和处理，以避免因过热而导致的故障。47.电站消防报警模块103用于：获取电池储能电站的储能电站工况数据，并将储能电站工况数据输入预置的电站消防报警模型进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果。48.需要说明的是，电站消防报警模块则是用来监测电池储能电站的工况数据，并将所得到的数据输入预置的电站消防报警模型进行分析，以得到电站消防报警分析结果。这样做的目的在于预防电池储能电站的火灾等安全事故，确保电池储能电站的运行安全。首先，该系统采用多种传感器和分析模型，可以对电池储能电站的各项参数进行全面、准确的监测和分析，从而有效降低了电池储能电站出现故障或事故的风险。其次，该系统具有高度智能化和自动化程度，能够实现远程监控、预警和控制，提高了电池储能电站的管理效率和响应速度。49.电芯状态监测模块101具体用于：50.基于储能电池本体性能，获取电池储能电站的电芯本体参数，其中，电芯本体参数包括：电芯尺寸数据、电芯机理数据、使用时间数据、生产时间数据以及意外情况发生频率；51.采用探针式温度计获取电池储能电站的电芯温度，以及通过贴片式应变片植入电芯获取电池储能电站的电芯形变，并将电芯温度和电芯形变作为监测参数；52.对电芯本体参数以及监测参数进行信息融合，得到参数融合数据；53.将参数融合数据输入预置的多个电芯状态分析模型，其中，多个电芯状态分析模型包括：电芯寿命评估模型、电芯充放电状态分析模型以及电芯热失控分析模型；54.通过多个电芯状态分析模型对参数融合数据进行处理，得到每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果。55.需要说明的是，通过储能电池本体性能，获取电池储能电站的电芯本体参数，传感器包括植入电芯内部的探针式温度计和表贴与电芯表面的贴片式应变片，探针式温度计用于监测电芯温度，贴片式应变片用于监测电芯形变量，其中，电芯本体参数包括：电芯尺寸数据、电芯机理数据、使用时间数据、生产时间数据以及意外情况发生频率。这些参数可以反映电芯的使用状况、剩余寿命等重要信息，从而帮助运维人员及时进行维护和管理。探针式温度计和贴片式应变片的使用可以获取电池储能电站的电芯温度和形变。采用探针式温度计可以在不影响电芯正常运行的情况下，实时监测电芯的温度变化；通过贴片式应变片植入电芯可以实现对电芯形变的监测，从而进一步评估电芯的状态。将电芯本体参数以及监测参数进行信息融合，得到参数融合数据。这样做的目的是为了综合考虑各个参数之间的关系，从而更准确地评估电芯状态。将参数融合数据输入预置的多个电芯状态分析模型。其中，多个电芯状态分析模型包括：电芯寿命评估模型、电芯充放电状态分析模型以及电芯热失控分析模型。这些模型可以根据不同的场景和需求，评估电芯的寿命、充放电状态以及热失控风险等情况，并输出相应的检测结果给运维人员参考，有助于提高电池储能电站的安全稳定运行水平。电芯状态分析模型一般由多个子模型组成，主要包括电芯寿命评估模型、电芯充放电状态分析模型以及电芯热失控分析模型等。其中，电芯寿命评估模型：该模型主要用于评估电池的剩余寿命。它通常依据电池的使用时间、循环次数、负荷情况、历史温度、历史应变等因素，预测电池可能会失效的时间点，从而提醒用户或管理者进行更换维护。电芯充放电状态分析模型：该模型旨在评估电芯的充放电状态。这一模型可以根据电芯的电压、容量、内阻等参数，进行电芯充放电状态的评估，并给出相应的状态检测结果。电芯热失控分析模型：该模型主要用于评估电池的温度变化趋势，以及评估电池可能发生的热失控风险。通过对电池的温度和形变数据进行分析，结合相关算法，可以预测电池是否会产生热失控现象，帮助运维人员及时采取相应措施。电芯寿命评估模型主要依据历史数据来预测电池的寿命，其中历史数据包括电池的使用时间、工作状态、循环次数、历史温度、历史应变等。基于经验模型通常采用统计学方法或人工神经网络等方法建立模型，预测电池失效时间点。在构建基于经验模型时，首先需要准确地收集和记录电池的使用情况，包括充放电过程中的参数变化以及电池的工作状态。然后，根据这些数据，通过回归分析、生存分析、卡尔曼滤波等统计学方法，构建相应的模型。例如，在进行电芯寿命评估时，可以将电芯剩余寿命视为一个随时间而变化的随机过程。在这个过程中，如果电芯已经失效，则其寿命会被标记为0，并且不会进一步被考虑。从电芯投入运行的第一天开始，每天都收集关于电芯的数据，比如电芯的电压、温度、负载等。利用这些数据，可以运用生存分析法，得出电芯失效率曲线。实际应用中，基于经验模型的预测精度较低，但是其计算量小、建模简单，在一些实际应用场景中经常被采用。同时，基于经验模型的预测结果也可以结合基于物理模型的分析结果进行综合评价，提高预测精度。电芯充放电状态分析模型是一种用于评估电池充放电状态的数学模型。它通过对电芯电压、容量、内阻等参数的监测，结合一些反映其工作状态的特征指标，如截止电压、soc（state of charge）、soh（state of health）等，来评估电芯的充放电状态。在实际应用中，电芯充放电状态分析模型通常会采用多种算法和技术进行建模。其中，支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器、决策树等机器学习方法常常被用来提高模型的准确率和稳定性。除此之外，为了更加准确地评估电芯的充放电状态，电芯充放电状态分析模型还需要考虑多个因素，如电路拓扑、温度变化、充放电速率等。基于这些因素，电芯充放电状态分析模型可以进一步预测电芯的寿命，避免过度充放电，延长电池的使用寿命。电芯热失控分析模型是一种用于评估电池可能发生的热失控风险的数学模型。它可以通过监测电池的温度变化趋势、形变等参数数据，预测电池是否会在电池内部产生过热现象，从而及时采取相应的安全措施。在实际应用中，电芯热失控分析模型通常会结合多个算法和技术进行建模。其中，有限元分析、热传导理论、热学模型等方法可以用来预测电芯的温度分布和热失控的发生概率。此外，电池内部的化学反应、电化学反应等物理特性也是影响热失控的重要因素，这些因素需要被考虑进去。56.模组温度监测模块102具体用于：57.将预置的光纤光栅阵列温度传感器和模组感温光缆布设于电池储能电站；58.通过光纤光栅阵列温度传感器以及模组感温光缆监测电池储能电站的模组温度场，得到阵列式模组温度；59.将阵列式模组温度输入预置的模组温度分析模型进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果，其中，模组温度预警分析结果包括超温预警以及温升速率预警。60.具体的，在电池储能电站中，预置一些光纤光栅阵列温度传感器和模组感温光缆布设于电池模组上，如图2所示，图2为设置布拉格光栅测点的示意图，其中，阵列式模组温度监测与阵列式集装箱温度监测均由光纤光栅解调仪和若干个光纤光栅阵列温度传感器组成，光纤光栅阵列温度传感器分布刻写有若干个布拉格光栅测点。通过这些光纤光栅阵列温度传感器以及模组感温光缆，对电池储能电站的模组温度场进行监测，得到阵列式模组温度数据。将阵列式模组温度数据输入预置的模组温度分析模型进行模组温度预警分析，该模型可以采用机器学习等算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。生成模组温度预警分析结果，其中包括超温预警和温升速率预警。超温预警是指如果电池模组温度高于某个设定值，则会发出超温预警信号；温升速率预警是指如果电池模组的温度变化速度过快，则会发出相应的温升速率预警信号。模组温度分析模型是一种用于对电池储能电站中的模组温度进行监测和分析的数学模型。它可以通过输入模组温度数据，利用机器学习等算法对模组温度进行预测和分析，以实现模组温度的预警和优化控制。双层门限循环网络（double threshold recurrent neural network，dtrnn）是其中一种常用的模型之一。dtrnn可以捕捉时间序列数据的时间依赖性和非线性关系，因此适用于预测电池模组温度变化过程。dtrnn模型通常由两个神经元层构成：一个输入层和一个隐藏层。输入层接收历史温度数据，并送入隐藏层进行处理。隐藏层采用门限单元结构，帮助网络寻找关键信息，同时将这些信息传递给输出层。输出层用于预测未来的模组温度。在dtrnn模型中，设置了两个门限值，即上限和下限门限，用于区分正常和异常情况。当预测结果超出上限/下限门限时，就会发出相应的预警信号，提示模组温度存在异常。除了dtrnn，还有许多其他的模组温度分析模型，如卡尔曼滤波、支持向量机等。这些模型可以根据实际场景进行选择和定制，以提高模组温度预测的准确度并有效地实现预警和控制。61.电站消防报警模块103具体用于：62.将光纤光栅阵列温度传感器和预置的消防感温光缆布设于电池储能电站；63.通过光纤光栅阵列温度传感器和消防感温光缆获取电池储能电站的消防温度场，得到储能电站工况数据；64.将储能电站工况数据输入预置的电站消防报警模型进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果。65.具体的，在电池储能电站中，预置一些光纤光栅阵列温度传感器和消防感温光缆布设于电池模组上。通过这些光纤光栅阵列温度传感器和消防感温光缆，获取电池储能电站的消防温度场，得到储能电站工况数据。将储能电站工况数据输入预置的电站消防报警模型进行电站消防报警分析。该模型可以采用机器学习等算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。根据电站消防报警模型的分析结果，得到电站消防报警分析结果。该结果会包括以下方面的信息：温度趋势变化：电池储能电站中可能存在着不同部位的温度变化趋势，消防报警分析结果可以反映出这些趋势，给管理人员提供参考。超温预警：如果电池储能电站中部分区域的温度超出了设定的安全范围，消防报警模型会发出相应的预警信号。热点发现：电池储能电站中可能存在着热点区域，即温度异常且可能引发火灾的区域。消防报警分析结果可以帮助管理人员找到这些热点，及时采取相应的措施。总之，使用光纤光栅阵列温度传感器和消防感温光缆进行电池储能电站的消防监测，可以帮助管理人员及时掌握电池储能电站的工作状态，预测可能发生的火灾事故，并及时采取相应的安全措施，以保障电池储能电站的安全稳定运行。同时，电站消防报警模型为管理人员提供了更准确的监测数据和可操作性，对于促进消防工作的科学化、智能化、精细化将起到积极作用。其中，电站消防报警模型是一种用于对电池储能电站的消防风险进行监测和分析的数学模型。它可以通过输入光纤光栅温度传感器等消防监测数据，利用机器学习等算法对电站消防风险进行预测和分析，并生成相应的消防报警分析结果。残差网络（residual networks，resnet）是其中一种常用的模型之一。resnet是一种深度神经网络，用于解决神经网络训练过程中梯度消失/爆炸问题，并提高模型的准确率和稳定性。以下是resnet在电站消防报警模型中的计算过程：输入层：将光纤光栅温度传感器等消防监测数据输入到resnet模型中。特征提取层：使用卷积神经网络提取消防监测数据的特征，帮助寻找关键信息，并将这些信息传递给下一层。残差层：由多个残差块组成。每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接层，用于将输入数据与残差值相加，以避免梯度消失/爆炸问题，并提高模型的准确率。全局平均池化层：对残差层输出的特征图进行平均池化，得到整个数据集的统计信息。输出层：根据全局平均池化层的输出结果，使用分类器等算法进行进一步处理和分析，生成相应的消防报警分析结果。这些结果可能包括超温预警、热点发现、温度趋势变化等。66.电池储能电站智能监控系统还包括：电站环境监测模块104、设备安全联动模块105以及智慧运维模块106；电站环境监测模块104包括：湿度监测单元、浸水监测单元、振动监测单元以及电磁监测单元；设备安全联动模块105包括：消防设施控制单元、排水设施控制单元以及温控设施控制单元。67.本实施例中，电站环境监测模块：通过湿度监测单元、浸水监测单元、振动监测单元和电磁监测单元等传感器，对电池储能电站周围的环境进行监测。这些传感器可以帮助管理人员及时掌握电站周围环境的变化情况，预测可能产生的安全风险，并采取相应的安全措施。设备安全联动模块：通过消防设施控制单元、排水设施控制单元以及温控设施控制单元等设备，实现设备之间的互联互通。例如，在检测到火灾或其他安全事故时，消防设施控制单元可以自动触发消防设施，限制火势蔓延。排水设施控制单元则可以负责控制电站内的液体排水，避免液体漏出引发意外事故。温控设施控制单元可以负责对电站内的空气温度进行控制，保证温度在安全范围内。智慧运维模块：通过数据采集、分析和挖掘等技术，对电池储能电站的运行状态进行实时监测和分析。该模块可以帮助管理人员及时了解电站的运行状况，预测可能出现的故障，并协调维修工作，提高电站的可靠性和稳定性。68.电站环境监测模块104用于：69.基于预置的环境传感器组获取电池储能电站的环境温度数据、浸水数据、振动数据以及电磁数据；70.将环境温度数据输入预置的环境温度报警模型进行环境温度报警分析，得到环境温度报警结果；71.将浸水数据输入预置的浸水报警模型进行浸水分析，得到浸水分析结果；72.将振动数据输入预置的振动报警模型进行振动分析，得到振动分析结果；73.将电磁数据输入预置的电磁报警模型进行电磁分析，得到电磁分析结果。74.具体的，预置一些环境传感器组，包括温度传感器、浸水传感器、振动传感器和电磁传感器等，用于获取电池储能电站周围环境的温度数据、浸水数据、振动数据和电磁数据。将所获取的环境温度数据输入预置的环境温度报警模型中进行分析。该报警模型可以采用机器学习或其他算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。通过分析数据，该模型可以预测可能出现的温度异常情况，并生成相应的环境温度报警结果，以提示管理人员及时采取安全措施。将所获取的浸水数据输入预置的浸水报警模型中进行分析。该模型同样可以采用机器学习或其他算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。通过分析数据，该模型可以预测可能出现的液体漏出等浸水风险，并生成相应的浸水分析结果，以提示管理人员及时采取安全措施。将所获取的振动数据输入预置的振动报警模型中进行分析。该模型同样可以采用机器学习或其他算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。通过分析数据，该模型可以预测可能出现的设备异常情况、机械故障等振动风险，并生成相应的振动分析结果，以提示管理人员及时采取安全措施。将所获取的电磁数据输入预置的电磁报警模型中进行分析。该模型同样可以采用机器学习或其他算法进行建模，并结合历史数据和实时监测数据进行分析。通过分析数据，该模型可以预测可能出现的电磁干扰、信号干扰等电磁风险，并生成相应的电磁分析结果，以提示管理人员及时采取安全措施。75.设备安全联动模块105用于：76.通过预置的消防设施控制模型，对电池储能电站中的消防设施进行消防设施控制，当电站消防数据发生异常时，通过储能电站智能监控系统下发命令，触发消防设施进行安全联动；77.通过预置的排水设施控制模型，对电池储能电站中的排水设施进行排水设施控制，当电站浸水数据发生异常时，通过储能电站智能监控系统下发命令，触发排水设施进行安全联动；78.通过预置的温控设施控制模型，对电池储能电站中的温控设施进行温控设施控制，当电站电芯和模组温度数据发生异常时，通过储能电站智能监控系统下发命令，触发温控设施进行安全联动。79.具体的，服务器为了实现对消防设施的控制，可以通过预置的消防设施控制模型来监控电池储能电站中的各个消防设施。该模型可通过对消防设施的功能特点和使用场景进行分析，确定出最佳的控制策略，并将其预先设置在储能电站智能监控系统中。当电站消防数据发生异常时，例如火灾等情况，储能电站智能监控系统会自动检测到异常情况并下发命令，触发消防设施进行安全联动，从而有效地避免火灾等事故的发生。为了实现对排水设施的控制，可以通过预置的排水设施控制模型来监控电池储能电站中的各个排水设施。该模型可通过对排水设施的功能特点和使用场景进行分析，确定出最佳的控制策略，并将其预先设置在储能电站智能监控系统中。当电站浸水数据发生异常时，例如由于污水泄漏、自然灾害等原因导致电站内部液位过高，储能电站智能监控系统会自动检测到异常情况并下发命令，触发排水设施进行安全联动，从而确保电站内部的排水顺畅，避免因排水不畅而引发的各种安全问题。为了实现对温控设施的控制，可以通过预置的温控设施控制模型来监控电池储能电站中的各个温控设施。该模型可通过对温控设施的功能特点和使用场景进行分析，确定出最佳的控制策略，并将其预先设置在储能电站智能监控系统中。当电站电芯和模组温度数据发生异常时，例如由于气温过高或电路短路等原因导致电站内部温度过高，储能电站智能监控系统会自动检测到异常情况并下发命令，触发温控设施进行安全联动，从而保障电站内部温度的稳定和安全。80.智慧运维模块106用于：81.根据电池储能电站的传感数据集合以及技术参数集合，对电池储能电站进行运维分析，得到目标运维信息，其中，目标运维信息包括运维频次、运维位置以及运维深度。82.具体的，服务器采集数据：首先需要采集电池储能电站中各类传感器的数据，例如温度、湿度、电压等数据，并获取电池储能电站的技术参数集合，例如容量、充放电效率等参数。数据预处理：对采集到的数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值、降噪等处理，以确保数据的准确性和完整性。运维分析：基于预处理后的数据，使用机器学习或统计分析等方法进行运维分析，例如聚类分析、异常检测、时间序列分析等。通过运维分析，可以识别出电池储能电站中的异常情况，例如过热、过载等问题，并计算出每个异常所需的运维频次、位置以及深度等目标运维信息。目标运维信息输出：将运维分析结果输出为目标运维信息，包括运维频次、位置以及深度等信息。运维人员可以根据这些信息对电池储能电站进行运维，以确保其正常、稳定的运行。83.本发明实施例中，系统包括：电芯状态监测模块、模组温度监测模块以及电站消防报警模块；电芯状态监测模块用于：获取电池储能电站的电芯本体参数以及监测参数进行电芯状态监测，输出每个电芯状态分析模型对应的多个电芯状态检测结果；模组温度监测模块用于：获取电池储能电站的阵列式模组温度进行模组温度预警分析，生成模组温度预警分析结果；电站消防报警模块用于：获取电池储能电站的储能电站工况数据进行电站消防报警分析，得到电站消防报警分析结果，通过采用由光纤光栅解调仪和若干个光纤光栅阵列温度传感器组成的阵列式模组温度监测单元和阵列式集装箱温度监测单元，能够有效的减少电池储能电站中温度传感器的使用数量，且更易于对所监测到的数据进行分类管理，通过探针式温度计与贴片式应变片的使用，能够对电芯的温度与形变量进行有效的监测，从而及时获取各个电芯的状态，便于对电站及电池模组进行针对性的维护，进而实现了电池储能电站的智能监控，并且提高了电池储能电站监控运维的准确率。84.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。









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