CN111047203B - 一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力系统监控技术领域，尤其涉及一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，包括以下步骤：对监控范围内的其中N个同等型号的蓄电池在充电过程中的温度和放电过程中的温度按照时间点进行采集，作为数据样本；将N个同等型号蓄电池在各次充电和各次放电过程中所获取的相同时间点的温度进行分类存储；对各个数据包中的数据求平均值；将监控范围内的每一个蓄电池每次充电和每次放电过程中的任一时间点的温度与存储的数据包中与之对应时间点的温度平均值进行比较，当比值超出设定阈值时进行火灾预警。本发明中，数据的处理仅根据蓄电池的温度此单一参数进行，有效的降低了处理量，且多个蓄电池共同参与到监控过程中来，结果更为准确客观。

Description

一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法

技术领域

本发明涉及电力系统监控技术领域，尤其涉及一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法。

背景技术

随着经济的发展和科技的进步，人们对电力系统的安全性和可靠性要求越来越高。大数据中心、高铁、地铁、机场和供电等系统大量使用蓄电池作为后备电源，大型公建和重要场所也同样均使用蓄电池作为消防设备的应急电源。

但在蓄电池实际使用的过程中，由于蓄电池组的生产工艺、材料质量、充放电管理及电池使用寿命等原因，蓄电池漏液、被充鼓或爆裂燃烧的事故时有发生，上述问题均可能导致重大火灾事故的发生。目前，生产厂家为了对上述情况进行监控，通常对蓄电池电压、电流和温度，以及环境的温度等多项指标进行采集，从而综合对火灾的发生进行预防，同时在发生后进行及时有效的处理。上述方式虽然能够稳定可靠的判断出火灾的情况，但是在监控过程中由于各个被监控的蓄电池指标的多样性和独立性使得整个判断过程的数据处理量较大。

鉴于上述问题的存在，本发明人基于从事此类产品工程应用多年丰富的实务经验及专业知识，并配合学理的运用，积极加以研究创新，以期创设一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，使其更具有实用性。

发明内容

本发明中提供了一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，有效的解决了背景技术中的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：包括：

一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法 ，包括以下步骤：

S1：对监控范围内的其中N个同等型号的蓄电池在充电过程中的温度和放电过程中的温度按照时间点进行采集作为数据样本，采集的起始点为充电或放电的起始点，采集的终点为充电或放电的终点，采集的时间间隔为tmin，获取的充电温度分别为T_充t、T_充2t、T_充3t……T_充nt，获取的放电温度分别为T_放t、T_放2t、T_放3t……T_放nt，其中，N≥50，0.1≤t≤1，n为自然数；

S2：将N个同等型号蓄电池在各次充电和各次放电过程中所获取的相同时间点的温度进行分类存储，存储的数据包分别为S_充t、S_充2t、S_充3t……S_充nt，以及S_放t、S_放2t、S_放3t……S_放nt；

S3：对各个数据包中的数据求平均值，分别获得T’_充t、T’_充2t、T’_充3t……T’_充nt，以及T’_放t、T’_放2t、T’_放3t……T’_放nt；

S4：将监控范围内的每一个蓄电池每次充电和每次放电过程中的任一时间点的温度Tx与存储的数据包中与之对应时间点的温度平均值T’x进行比较，当Tx与T’x的比值超出设定阈值时进行火灾预警。

进一步地，每个数据包的数据量为定值。

进一步地，每个数据包中数据定期一次性更新。

进一步地，每个数据包中的数据按照最新进入的数据对最早进入的数据逐一进行替换的方式保持定值。

进一步地，当监控范围内的N个同等型号的蓄电池中的任意一个在设定时间内无数据更新时，则替换监控范围内另一个蓄电池作为数据样本采集对象。

进一步地，所述设定时间以充放电周期为基准进行选择。

进一步地，所述N个同等型号的蓄电池按照设定时间，将设定比例的蓄电池替换为新的蓄电池。

进一步地，按照t、2t、3t……nt的时间发展，根据Tx与T’x的比值而进行火灾预警的设定阈值降低。

进一步地，N个同等型号的蓄电池中均需保证使用寿命小于等于设定值。

通过上述技术方案，本发明的有益效果是：

在本发明中，无论是数据的采集还是数据的比对仅根据蓄电池的温度此单一参数进行，有效的降低了数据的处理量，且将监控范围内的多个蓄电池共同参与到监控过程中来，使得同一型号的蓄电池通过彼此数据的综合而获得更为准确的评价指标，从而使得监控更为有效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：对监控范围内的其中N个同等型号的蓄电池在充电过程中的温度和放电过程中的温度按照时间点进行采集作为数据样本，采集的起始点为充电或放电的起始点，采集的终点为充电或放电的终点，采集的时间间隔为tmin，获取的充电温度分别为T_充t、T_充2t、T_充3t……T_充nt，获取的放电温度分别为T_放t、T_放2t、T_放3t……T_放nt，其中，N≥50，0.1≤t≤1，n为自然数；

在本发明中，由于是基于大数据进行火灾监控，因此首选需保证监控范围内的同等型号的蓄电池具有足够的基础数量，数量的相对增多可在一定程度上增加监控的准确性；其中，t可根据实际的需求进行设定，其数值越小监控的准确性越高，其中，T_充t、T_充2t、T_充3t……T_充nt和T_放t、T_放2t、T_放3t……T_放nt包括多个电池在不同的充放电过程中的温度采集，其中，可能存在一个蓄电池仅1次充放电的数据，也可能存在一个蓄电池多次充放电的数据；

S2：将N个同等型号蓄电池在各次充电和各次放电过程中所获取的相同时间点的温度进行分类存储，存储的数据包分别为S_充t、S_充2t、S_充3t……S_充nt，以及S_放t、S_放2t、S_放3t……S_放nt，在此分类的过程中，仅以充电时间和放电时间一个指标进行分类，使得数据的处理量较小；

S3：对各个数据包中的数据求平均值，分别获得T’_充t、T’_充2t、T’_充3t……T’_充nt，以及T’_放t、T’_放2t、T’_放3t……T’_放nt；通过上述平均值的获取，可获得该型号的蓄电池在充电或放电某一段时间时具有客观准确的平均温度值，以此温度值作为该充电或放电时间下的数据比对基准更为合理；

S4：将监控范围内的每一个蓄电池每次充电和每次放电过程中的任一时间点的温度T_充x和T_放x与存储的数据包中与之对应时间点的温度平均值T’_充x和T’_放x进行比较，当T_充x和T’_充x，以及T_放X和T’_放x的比值超出设定阈值时进行火灾预警；上述比较的过程中以大数据为基准进行分析客观且准确，以蓄电池充电30min、且蓄电池的此充电时间下T_充5和T’_充5比值的设定阈值为2举例，通过数据样本获得T’_充5为40℃，则当T_充5大于80℃时进行火灾预警，表明此充电时间下，该型号的此蓄电池温度异常，存在火灾风险。

在上述监控过程中，无论是数据的采集还是数据的比对仅根据蓄电池的温度此单一参数进行，有效的降低了数据的处理量，且将监控范围内的多个蓄电池共同参与到监控过程中来，使得同一型号的蓄电池通过彼此数据的综合而获得更为准确的评价指标，从而使得监控更为有效。

作为上述实施例的优选，每个数据包的数据量为定值，因为在监控的过程中，同一蓄电池可能存在多次的充放电，因此数据样本的数据量会逐渐增多，虽然此种情况会增加监控的准确性，但是却给数据的处理带来了麻烦，为了避免上述情况的发生，在保证精度的情况下，每个数据包中的数据量仅保持设定数量即可。

在上述监控过程中，伴随着季节和蓄电池使用寿命的变化，数据需要通过更新才能保持其准确性，而在此更新的过程中，每个数据包中数据可一次性更新，从而使得样本在当下的季节，或者在电池的整个生命周期内获得更为客观的数据支撑，其中，使用寿命过长的蓄电池不宜出现在数据样本中。但是此种数据的更新方式存在跳跃性，可能会导致T’_充t、T’_充2t、T’_充3t……T’_充nt，以及T’_放t、T’_放2t、T’_放3t……T’_放nt变化相对较大，而影响监控的稳定性。

作为另外一种数据更新的方式，每个数据包中的数据按照最新进入的数据对最早进入的数据逐一进行替换的方式保持定值，此种方式使得数据的替换更为平缓，数据的更新自然伴随季节的更替，且逐一替换的方式对T’_充t、T’_充2t、T’_充3t……T’_充nt，以及T’_放t、T’_放2t、T’_放3t……T’_放nt影响也较小，存在更好的可行性。

因为在数据样本采集的过程中，无法控制蓄电池按照相同的频率进行使用，因此使用频率过高的蓄电池对温度平均值的影响权重必然会增大，此种情况会在一定程度上影响监控的准确性，为了避免这种集中性的影响，还需关注蓄电池的使用频率，具体地，当监控范围内的N个同等型号的蓄电池中的任意一个在设定时间内无数据更新时，则替换监控范围内另一个的蓄电池作为数据样本采集对象，通过此种方式虽然无法保证N个同等型号的蓄电池按照相同的频率进行数据的更新，但是却保证在求平均值的过程中，每个蓄电池均参与到数据的处理的过程中，从而保证数据样本的有效性。在对上述设定时间进行选择的过程中，优选以充放电周期为基准进行设定，此种方式出于对电池寿命的评价单位来进行，因为对与蓄电池的使用寿命主要充放电次数为参考指标进行评价，因此此处以“充放电周期”作为基准评价更为客观。

作为上述实施例的优选，N个同等型号的蓄电池按照设定时间，将设定比例的蓄电池替换为新的蓄电池。即可在一个月、一季度或者半年等时间段内，对N个同等型号蓄电池中设定比例的蓄电池进行替换，例如当包括50个同等型号蓄电池时，设定1各季度对其中的20个进行替换，从而保证数据多维度的持续更新。

因为在蓄电池使用的过程中，温度越高则越危险，此种危险系数的提升相对于低温时的危险系数是非线性增加的，因此按照t、2t、3t……nt的时间发展，根据Tx与T’x的比值而进行火灾预警的设定阈值降低，换而言之，温度越高时，需要通过设定阈值的降低而提高监控的灵敏度，从而有效降低风险的发生。

其中，N个同等型号的蓄电池中均需保证使用寿命小于等于设定值，从而排出寿命过高的蓄电池对监控结果造成影响。

本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对监控范围内的其中N个同等型号的蓄电池在充电过程中的温度和放电过程中的温度按照时间点进行采集，作为数据样本，采集的起始点为充电或放电的起始点，采集的终点为充电或放电的终点，采集的时间间隔为tmin，获取的充电温度分别为T_充t、T_充2t、T_充3t……T_充nt，获取的放电温度分别为T_放t、T_放2t、T_放3t……T_放nt，其中，N≥50，0.1≤t≤1，n为自然数；

S2：将N个同等型号蓄电池在各次充电和各次放电过程中所获取的相同时间点的温度进行分类存储，存储的数据包分别为S_充t、S_充2t、S_充3t……S_充nt，以及S_放t、S_放2t、S_放3t……S_放nt；

S3：对各个数据包中的数据求平均值，分别获得T’_充t、T’_充2t、T’_充3t……T’_充nt，以及T’_放t、T’_放2t、T’_放3t……T’_放nt；

S4：将监控范围内的每一个蓄电池每次充电和每次放电过程中的任一时间点的温度Tx与存储的数据包中与之对应时间点的温度平均值T’x进行比较，当Tx与T’x的比值超出设定阈值时进行火灾预警；

每个数据包的数据量为定值，每个数据包中的数据按照最新进入的数据对最早进入的数据逐一进行替换的方式保持定值；当监控范围内的N个同等型号的蓄电池中的任意一个在设定时间内无数据更新时，则替换监控范围内另一个蓄电池作为数据样本采集对象，所述设定时间以充放电周期为基准进行选择；所述N个同等型号的蓄电池按照设定时间，将设定比例的蓄电池替换为新的蓄电池。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，其特征在于，按照t、2t、3t……nt的时间发展，根据Tx与T’x的比值而进行火灾预警的设定阈值降低。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄电池电气火灾监控方法，其特征在于，N个同等型号的蓄电池中均需保证使用寿命小于等于设定值。

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