本發(fā)明屬于儲能系統(tǒng)，具體涉及一種人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制。

背景技術(shù)：

1、在可再生能源廣泛應(yīng)用和智能電網(wǎng)快速發(fā)展的背景下，儲能系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的角色日益重要。由于儲能系統(tǒng)的健康狀態(tài)直接影響其性能、壽命和可靠性，因此對其進行實時監(jiān)測和預(yù)警具有重要意義。當前的儲能系統(tǒng)監(jiān)測方法主要依賴于簡單的閾值判斷和人工經(jīng)驗，存在監(jiān)測手段單一、缺乏智能分析能力、預(yù)警機制滯后以及決策支持不足等問題。因此，亟需一種智能化、全面化的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，以提高系統(tǒng)的可靠性和效率。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在提供一種人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，實現(xiàn)對儲能系統(tǒng)的全面監(jiān)測、智能分析、及時預(yù)警和優(yōu)化決策。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、人工智能分析層、決策支持層和用戶交互層。

2、其中，數(shù)據(jù)采集層包括傳感器網(wǎng)絡(luò)，負責(zé)實時采集儲能系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理層與數(shù)據(jù)采集層相連，用于對采集的原始數(shù)據(jù)進行清洗和標準化處理；人工智能分析層與數(shù)據(jù)處理層相連，包括機器學(xué)習(xí)模塊和深度學(xué)習(xí)模塊，用于分析處理后的數(shù)據(jù)；決策支持層與人工智能分析層相連，基于人工智能分析結(jié)果提供優(yōu)化建議、故障診斷和預(yù)測性維護計劃；用戶交互層與決策支持層相連，用于展示系統(tǒng)狀態(tài)和發(fā)送警報。

3、用戶交互層還包括警報單元，在檢測到異常或故障時發(fā)出警報，這些警報分為多個等級，每個等級對應(yīng)不同的響應(yīng)策略。決策支持層則根據(jù)警報等級生成相應(yīng)的調(diào)配指令，并發(fā)送至儲能系統(tǒng)，以調(diào)整其運行模式，提高系統(tǒng)效率、可靠性和壽命。

4、作為優(yōu)選方案，數(shù)據(jù)采集層包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、智能電表和數(shù)據(jù)采集設(shè)備。其中，電壓傳感器和電流傳感器用于實時監(jiān)測儲能系統(tǒng)的電壓和電流參數(shù)；溫度傳感器和濕度傳感器負責(zé)監(jiān)測儲能系統(tǒng)的環(huán)境溫度和濕度；智能電表用于監(jiān)測儲能系統(tǒng)的能量流動和功率變化。數(shù)據(jù)采集設(shè)備采用分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（ddas），包括多個數(shù)據(jù)采集單元（dau）和一個中央處理單元（cpu）。

5、數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)接收模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)標準化模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊。數(shù)據(jù)接收模塊負責(zé)接收來自數(shù)據(jù)采集層的原始數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)清洗模塊處理原始數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值；數(shù)據(jù)標準化模塊將清洗后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式和尺度；數(shù)據(jù)存儲模塊則將處理后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中。

6、人工智能分析層包括中央處理單元、機器學(xué)習(xí)模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、特征提取單元、模型訓(xùn)練單元和結(jié)果分析單元。中央處理單元負責(zé)協(xié)調(diào)和管理人工智能分析層的各個模塊；機器學(xué)習(xí)模塊包含支持向量機、隨機森林和梯度提升樹算法，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和進行分類預(yù)測；深度學(xué)習(xí)模塊包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（lstm），用于處理時序數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；特征提取單元從處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征；模型訓(xùn)練單元定期更新和優(yōu)化機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；結(jié)果分析單元整合各個模型的輸出并生成最終分析結(jié)果。

7、決策支持層包括優(yōu)化建議模塊、故障診斷模塊、預(yù)測性維護模塊和中央處理單元。優(yōu)化建議模塊接收人工智能分析層的分析結(jié)果，并生成儲能系統(tǒng)運行優(yōu)化建議；故障診斷模塊根據(jù)人工智能分析層的異常檢測結(jié)果進行故障定位和嚴重程度評估；預(yù)測性維護模塊基于歷史維護數(shù)據(jù)和當前系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測未來可能出現(xiàn)的故障，并制定預(yù)防性維護計劃；中央處理單元則負責(zé)協(xié)調(diào)各模塊的工作并整合輸出結(jié)果。

8、用戶交互層包括顯示單元、控制單元、通信接口單元和警報單元。顯示單元采用觸摸屏顯示器，實時顯示儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)、性能指標和警報信息；控制單元采用工業(yè)級嵌入式計算機，接收和處理來自決策支持層的數(shù)據(jù)和指令；通信接口單元包括以太網(wǎng)接口、wi-fi模塊和4g/5g移動通信模塊，實現(xiàn)與決策支持層的雙向數(shù)據(jù)傳輸；警報單元包括聲光報警器和振動模塊，在檢測到異常或故障時發(fā)出多級別警報。

9、本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在以下幾個方面：通過多種傳感器和分布式采集系統(tǒng)，實現(xiàn)對儲能系統(tǒng)各項參數(shù)的全面實時監(jiān)測；利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對系統(tǒng)狀態(tài)進行智能分析，提高異常檢測的準確性和及時性；基于歷史數(shù)據(jù)和ai模型，實現(xiàn)故障預(yù)測和提前預(yù)警，從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動預(yù)防；通過決策支持層，為系統(tǒng)優(yōu)化和維護提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策建議，提高運營效率；多級別警報機制實現(xiàn)了對異常情況的精細化管理，提高了系統(tǒng)的可靠性和安全性；系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)實際運行情況不斷優(yōu)化決策模型，提高長期性能；直觀的用戶交互界面和多樣化的通信接口，便于操作人員實時掌握系統(tǒng)狀態(tài)并進行遠程管理。

技術(shù)特征：

1.一種人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述機制包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集層包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、智能電表和數(shù)據(jù)采集設(shè)備；其中所述電壓傳感器和電流傳感器用于實時監(jiān)測儲能系統(tǒng)的電壓和電流參數(shù)；所述溫度傳感器和濕度傳感器用于監(jiān)測儲能系統(tǒng)的環(huán)境溫度和濕度；所述智能電表用于監(jiān)測儲能系統(tǒng)的能量流動和功率變化；所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備采用分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)ddas，包括多個數(shù)據(jù)采集單元?dau?和一個中央處理單元?cpu；其中，每個數(shù)據(jù)采集單元dau?與若干傳感器相連，用于采集和預(yù)處理傳感器數(shù)據(jù)，采用模數(shù)轉(zhuǎn)換?adc?技術(shù)將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號、信號調(diào)理技術(shù)包括放大、濾波和隔離以提高信號質(zhì)量、本地緩存技術(shù)用于臨時存儲采集到的數(shù)據(jù)；所述中央處理單元?cpu?與所有數(shù)據(jù)采集單元?dau?相連，用于匯總和初步處理采集到的數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)壓縮算法減少數(shù)據(jù)傳輸量、時間同步技術(shù)確保數(shù)據(jù)的時間一致性、數(shù)據(jù)加密技術(shù)保護數(shù)據(jù)傳輸安全；所述數(shù)據(jù)采集層還包括通信模塊，用于將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理層，采用有線通信工業(yè)以太網(wǎng)以及無線通信低功耗廣域網(wǎng)；所述數(shù)據(jù)采集層的運行路線為各類傳感器持續(xù)采集儲能系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集單元?dau?接收傳感器數(shù)據(jù)進行模數(shù)轉(zhuǎn)換和信號調(diào)理，處理后的數(shù)據(jù)暫存在本地緩存中，中央處理單元?cpu?定期從各?dau?收集數(shù)據(jù)進行時間同步和數(shù)據(jù)壓縮，壓縮后的數(shù)據(jù)經(jīng)過加密處理，通信模塊將加密數(shù)據(jù)通過選定的通信協(xié)議傳輸至數(shù)據(jù)處理層。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)接收模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)標準化模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊；其中所述數(shù)據(jù)接收模塊用于接收來自數(shù)據(jù)采集層的原始數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)解密算法、數(shù)據(jù)解壓縮算法、數(shù)據(jù)校驗技術(shù)確保數(shù)據(jù)完整性；所述數(shù)據(jù)清洗模塊用于處理原始數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，采用異常值檢測算法、缺失值處理技術(shù)、重復(fù)值去除算法；所述數(shù)據(jù)標準化模塊用于將清洗后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式和尺度，采用歸一化處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換確保所有數(shù)據(jù)類型一致、時間序列對齊使用插值技術(shù)；所述數(shù)據(jù)存儲模塊用于將處理后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，采用分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)、數(shù)據(jù)索引技術(shù)；所述數(shù)據(jù)處理層的運行路線為數(shù)據(jù)接收模塊接收并解密來自數(shù)據(jù)采集層的壓縮數(shù)據(jù)，解壓縮數(shù)據(jù)并進行完整性校驗，數(shù)據(jù)清洗模塊對原始數(shù)據(jù)進行異常值檢測和處理，對檢測到的缺失值進行填充或插補，去除重復(fù)值，數(shù)據(jù)標準化模塊對清洗后的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型確保一致性，對時間序列數(shù)據(jù)進行對齊，數(shù)據(jù)存儲模塊將處理后的數(shù)據(jù)存入分布式數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)建必要的索引以優(yōu)化后續(xù)查詢性能；所述數(shù)據(jù)處理層還包括數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控模塊，用于持續(xù)評估數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量，采用數(shù)據(jù)完整性檢查、數(shù)據(jù)一致性檢查、數(shù)據(jù)及時性檢查監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的延遲時間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述人工智能分析層包括中央處理單元、機器學(xué)習(xí)模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、特征提取單元、模型訓(xùn)練單元和結(jié)果分析單元；其中所述中央處理單元用于協(xié)調(diào)和管理人工智能分析層的各個模塊；所述機器學(xué)習(xí)模塊包含支持向量機、隨機森林和梯度提升樹算法，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和進行分類預(yù)測；所述深度學(xué)習(xí)模塊包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?cnn?和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)?lstm，用于處理時序數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；所述特征提取單元用于從處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征；所述模型訓(xùn)練單元用于定期更新和優(yōu)化機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；所述結(jié)果分析單元用于整合各個模型的輸出并生成最終分析結(jié)果；其中，所述中央處理單元通過高速數(shù)據(jù)總線與機器學(xué)習(xí)模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、特征提取單元、模型訓(xùn)練單元和結(jié)果分析單元相連；所述機器學(xué)習(xí)模塊和深度學(xué)習(xí)模塊并行連接，共同接收來自特征提取單元的數(shù)據(jù)；所述模型訓(xùn)練單元與機器學(xué)習(xí)模塊和深度學(xué)習(xí)模塊形成反饋循環(huán)，用于持續(xù)優(yōu)化模型性能；所述結(jié)果分析單元串聯(lián)于機器學(xué)習(xí)模塊和深度學(xué)習(xí)模塊之后，用于綜合分析兩個模塊的輸出；所述人工智能分析層通過標準化接口與數(shù)據(jù)處理層和決策支持層相連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫傳輸和分析結(jié)果的高效傳遞。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述決策支持層包括優(yōu)化建議模塊、故障診斷模塊、預(yù)測性維護模塊和中央處理單元；其中所述優(yōu)化建議模塊包括一個32位微處理器和一個4gb?ram，用于接收人工智能分析層的分析結(jié)果，并生成儲能系統(tǒng)運行優(yōu)化建議；所述故障診斷模塊包括一個專用的故障診斷芯片和一個2tb固態(tài)硬盤，用于存儲歷史故障數(shù)據(jù)和診斷規(guī)則庫，根據(jù)人工智能分析層的異常檢測結(jié)果進行故障定位和嚴重程度評估；所述預(yù)測性維護模塊包括一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)處理器和一個8gb高速緩存，用于基于歷史維護數(shù)據(jù)和當前系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測未來可能出現(xiàn)的故障，并制定預(yù)防性維護計劃；所述中央處理單元為64位多核處理器，主頻不低于3.5ghz，用于協(xié)調(diào)各模塊的工作并整合輸出結(jié)果；其中，所述優(yōu)化建議模塊通過高速pcie?4.0總線與人工智能分析層相連，數(shù)據(jù)傳輸速率不低于16gb/s；所述故障診斷模塊和預(yù)測性維護模塊通過10gbps以太網(wǎng)與人工智能分析層和數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)相連；所述中央處理單元通過內(nèi)部高速總線與其他模塊相連，總線帶寬不低于100gb/s；所述決策支持層還包括一個機器學(xué)習(xí)加速器，用于提高復(fù)雜決策算法的運行速度，該加速器采用fpga架構(gòu)，可根據(jù)不同決策任務(wù)動態(tài)重構(gòu)；所述決策支持層通過安全加密通道與用戶交互層相連，采用aes-256加密算法，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕凰鰶Q策支持層能夠根據(jù)不同的決策場景，自適應(yīng)調(diào)整各模塊的資源分配，以優(yōu)化整體性能和能耗；所述決策支持層還配備了冗余電源和熱插拔硬盤陣列，支持7×24小時不間斷運行，系統(tǒng)可用性不低于99.999%。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述用戶交互層包括顯示單元、控制單元、通信接口單元和警報單元；其中所述顯示單元為觸摸屏顯示器，尺寸不小于10英寸，分辨率不低于1920x1080像素，用于實時顯示儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)、性能指標和警報信息；所述控制單元為工業(yè)級嵌入式計算機，處理器主頻不低于2.0ghz，內(nèi)存不小于8gb，用于接收和處理來自決策支持層的數(shù)據(jù)和指令；所述通信接口單元包括以太網(wǎng)接口、wi-fi模塊和4g/5g移動通信模塊，用于實現(xiàn)與決策支持層的雙向數(shù)據(jù)傳輸，其中以太網(wǎng)接口的傳輸速率不低于1gbps；所述警報單元包括聲光報警器和振動模塊，用于在檢測到異常或故障時發(fā)出多級別警報；其中，所述顯示單元通過hdmi接口與所述控制單元相連，連接角度可在0-180度范圍內(nèi)調(diào)節(jié)；所述通信接口單元通過usb?3.0接口與所述控制單元相連；所述警報單元通過gpio接口與所述控制單元相連；所述控制單元還用于接收來自決策支持層的系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)和警報信息、將接收到的數(shù)據(jù)處理并轉(zhuǎn)換為適合顯示的格式、根據(jù)警報等級控制警報單元的工作模式；所述顯示單元還用于以圖表或儀表盤可視化方式展示儲能系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)、顯示由決策支持層生成的優(yōu)化建議和維護計劃、提供用戶交互界面允許操作人員輸入指令或調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)；所述警報單元的多級別警報包括一級警報僅在顯示單元上顯示警告信息、二級警報顯示警告信息并啟動聲光報警器、三級警報顯示警告信息、啟動聲光報警器并激活振動模塊；所述用戶交互層通過所述通信接口單元與決策支持層建立安全加密的數(shù)據(jù)連接，采用tls?1.3協(xié)議，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和安全性。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述用戶交互層的警報單元包括聲光報警器、振動模塊、顯示模塊和微控制器；其中所述聲光報警器為防水等級不低于ip65的工業(yè)級設(shè)備，聲壓級可調(diào)節(jié)范圍為70-120分貝，光源為高亮度led，亮度不低于1000流明；所述振動模塊為coin型振動馬達，直徑不大于10毫米，工作電壓為3.3v；所述顯示模塊為7英寸oled顯示屏，分辨率不低于1280x720像素；所述微控制器為32位arm?cortex-m4處理器，主頻不低于100mhz，內(nèi)置不少于256kb?sram；其中所述聲光報警器通過防水連接器與微控制器相連，連接角度可在0-90度范圍內(nèi)調(diào)節(jié)；所述振動模塊和顯示模塊通過柔性印刷電路板?fpc?與微控制器相連；所述警報單元通過rs485接口與用戶交互層的控制單元相連，通信速率不低于115200bps；所述警報分為一級警報、二級警報和三級警報，各等級對應(yīng)不同的響應(yīng)策略，其中一級警報在系統(tǒng)參數(shù)輕微偏離正常范圍時觸發(fā)，在顯示模塊上顯示黃色警告信息，不激活聲光報警器和振動模塊，記錄異常但不調(diào)整系統(tǒng)運行模式；二級警報在系統(tǒng)參數(shù)明顯偏離正常范圍或檢測到潛在故障時觸發(fā)，在顯示模塊上顯示橙色警告信息，激活聲光報警器，聲壓級設(shè)置為90分貝，led燈閃爍頻率為1hz，根據(jù)決策支持層的指令降低系統(tǒng)負載或切換到備用模式；三級警報在檢測到嚴重故障或系統(tǒng)參數(shù)已達到危險水平時觸發(fā)，在顯示模塊上顯示紅色警告信息，激活聲光報警器，聲壓級設(shè)置為120分貝，led燈閃爍頻率為2hz，同時啟動振動模塊，立即執(zhí)行決策支持層的緊急停機指令，切斷非關(guān)鍵負載，并啟動安全保護程序；所述微控制器還用于接收來自決策支持層的警報等級信息、根據(jù)警報等級控制聲光報警器、振動模塊和顯示模塊的工作狀態(tài)、將警報狀態(tài)信息反饋給用戶交互層的控制單元；所述警報單元還包括自檢功能，每24小時進行一次全面檢測，確保所有組件工作正常，若發(fā)現(xiàn)異常則向用戶交互層報告。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，其特征在于，所述決策支持層包括中央處理單元、存儲單元、網(wǎng)絡(luò)接口單元和人工智能加速器；其中所述中央處理單元為工業(yè)級服務(wù)器，配備不少于64核心的cpu，主頻不低于2.5ghz，內(nèi)存容量不少于256gb，用于執(zhí)行復(fù)雜的決策算法和數(shù)據(jù)處理任務(wù)；所述存儲單元為高性能固態(tài)硬盤陣列，總?cè)萘坎簧儆?0tb，讀寫速度不低于3gb/s，用于存儲歷史數(shù)據(jù)、模型參數(shù)和決策規(guī)則；所述網(wǎng)絡(luò)接口單元包括千兆以太網(wǎng)接口和光纖接口，傳輸速率不低于10gbps，用于與其他層級和儲能系統(tǒng)進行高速數(shù)據(jù)交換；所述人工智能加速器為專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，算力不低于100?tops，用于加速深度學(xué)習(xí)模型的推理過程；其中所述中央處理單元通過pcie?4.0接口與存儲單元和人工智能加速器相連，連接角度為90度；所述網(wǎng)絡(luò)接口單元通過背板與中央處理單元相連，采用模塊化設(shè)計，便于維護和升級；所述決策支持層還包括警報分析模塊用于接收和解析來自用戶交互層的警報信息、策略生成模塊用于根據(jù)警報等級和系統(tǒng)當前狀態(tài)生成相應(yīng)的調(diào)配指令、指令執(zhí)行模塊用于將生成的調(diào)配指令發(fā)送至儲能系統(tǒng)并監(jiān)控執(zhí)行情況；所述決策支持層根據(jù)不同警報等級生成調(diào)配指令，對于一級警報生成優(yōu)化建議調(diào)整儲能系統(tǒng)的充放電策略并發(fā)送指令增加系統(tǒng)監(jiān)測頻率密切關(guān)注異常參數(shù)的變化趨勢，對于二級警報生成負載轉(zhuǎn)移指令將部分負載轉(zhuǎn)移至備用儲能單元、發(fā)送指令調(diào)整儲能系統(tǒng)的工作溫度范圍避免過熱或過冷、啟動預(yù)防性維護程序，對于三級警報生成緊急隔離指令將故障單元從系統(tǒng)中隔離、發(fā)送指令啟動備用電源系統(tǒng)確保關(guān)鍵負載的供電不中斷、觸發(fā)系統(tǒng)保護機制；所述決策支持層還具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，通過分析歷史數(shù)據(jù)和指令執(zhí)行效果，不斷優(yōu)化決策模型，提高系統(tǒng)效率、可靠性和壽命；所述決策支持層通過安全加密通道與儲能系統(tǒng)建立連接，采用tls?1.3協(xié)議，確保指令傳輸?shù)陌踩院涂煽啃裕凰鰶Q策支持層還設(shè)有冗余備份系統(tǒng)，在主系統(tǒng)故障時能夠無縫切換，確保決策和指令下發(fā)的連續(xù)性。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種人工智能驅(qū)動的儲能系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警機制，包括數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能分析、決策支持和用戶交互五個層次。通過傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，經(jīng)過清洗和標準化后，利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進行分析。基于分析結(jié)果，系統(tǒng)提供優(yōu)化建議、故障診斷和預(yù)測性維護計劃，并通過用戶界面展示系統(tǒng)狀態(tài)和發(fā)送警報。本發(fā)明實現(xiàn)智能電網(wǎng)優(yōu)化、電池健康狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷預(yù)警，通過多源數(shù)據(jù)融合、實時人工智能分析和自適應(yīng)學(xué)習(xí)，提高儲能系統(tǒng)效率、可靠性和壽命。系統(tǒng)能夠預(yù)測能源需求、評估電池健康狀態(tài)、識別異常模式，從而主動制定維護計劃，減少意外停機，為儲能系統(tǒng)的智能化管理提供全面解決方案。

技術(shù)研發(fā)人員：張清枝,王國田,陳宏炬,周喬
受保護的技術(shù)使用者：中運科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28