CN113890195B - 一种基于无线通讯的储能电站管理系统、方法及储能电站 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及储能电站管理的技术领域，尤其是涉及一种基于无线通讯的储能电站管理系统、方法及储能电站，其包括：多个无人机，分别用于巡查多个储能区域，采集视频流数据，通过分析模型对视频流数据进行分析得到异常情况，控制中心，生成风险值，当风险值超过第一预设值时，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给至少一个无人机；无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个第一储能区域的第一预设路线的起始点。本申请具有提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警的效果。

Description

一种基于无线通讯的储能电站管理系统、方法及储能电站
技术领域
本发明涉及储能电站管理的技术领域，尤其是涉及一种基于无线通讯的储能电站管理系统、方法及储能电站。
背景技术
储能是智能电网、可再生能源高占比能源系统、能源互联网的重要组成部分和关键支撑技术。随着近几年储能产业快速发展，储能电站在电力系统电源侧、电网侧、负荷侧发挥着日益重要的作用。储能系统主要被包含监控及能量管理系统(EMS)、功率转换系统(PCS)和电池存储系统(BMS)几个部分。其中，储能电站综合管理及控制系统是储能系统的大脑和交互中枢，对上负责和调度的信息交互以及用户的维护操作，对下负责对整个储能系统的充、放电管理和安全监测，是储能系统核心关键技术之一。
目前，储能电站经常会用到摄像头监控的方式对储能电站的情况进行监控分析，例如公开号为CN110460074A公开的一种储能电站综合管理及控制系统，其采用摄像头视频监控的方式对储能电站进行监控，然而，采用固定的视频监控方式，偶尔会出现纰漏，没有及时预警，从而导致不必要的意外事故发生。
发明内容
为了提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警，本申请提供一种基于无线通讯的储能电站管理系统、方法及储能电站。
本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于无线通讯的储能电站管理系统，包括：
多个无人机，多个无人机之间通讯连接，储能电站分为多个储能区域，多个无人机分别用于巡查多个储能区域，所述无人机用于在巡查时，采集视频流数据，并通过分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，所述异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的，在所述无人机在储能区域内巡查的情况下，所述无人机按照第一预设路线进行巡查；
控制中心，所述控制中心和所述无人机通讯连接，所述控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，所述控制中心对已分析完毕的视频流数据按异常类型进行分类并对存在异常的时间戳进行统计，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的第一预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个第一储能区域的第一预设路线的起始点。
通过采用上述技术方案，多个无人机对储能电站的多个储能区域进行巡查，不同无人机内置通过不同储能区域的视频流数据训练得到的分析模型，在巡查期间采集所在储能区域的视频流数据，并对该些视频流数据进行分析，能够实时了解是否存在异常情况；当到了异常情况高发期，控制中心发出第二巡航指令，多个无人机中至少一个无人机开始前往第二预设路线的下一个储能区域，当该无人机到达下一个储能区域后，发送轮换指令给还在该储能区域巡查的无人机，令其前往下一个储能进行巡查，依次实现在该时间段，所有的无人机对所有的储能区域进行轮换巡查，从而提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：当其中一个无人机采集到存在异常情况的视频流数据时，将存在异常情况的视频流数据发送给其余的无人机，其余的无人机在接受到存在异常情况的视频流数据的情况下，采用存在异常情况的视频流数据给内置的分析模型进行二次训练。
通过采用上述技术方案，实现在有无人机能够分析得到异常情况时，其余无人机内置的分析模型可能存在分析不出异常情况的情况，通过该种方式，能够提高所有无人机内置的分析模型的准确度。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述无人机的数量设置为九个，所述储能电站呈九宫格分布为九个储能区域，所述九宫格自一对角宫至相对的对角宫沿一边长长度方向的编号依次为：4，9，2，3，5，7，8，1，6，九宫格中各个宫位编号在所述第二预设路线按先后顺序排布依次为：1，2，3，4，5，6，7，8，9。
通过采用上述技术方案，在飞往下一储能区域的过程中，能够对储能区域之间的位置进行巡查。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：当储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于该储能区域的无人机满足预设条件，第二预设值低于第一预设值。
通过采用上述技术方案，在风险值超过预设值的情况下，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机，在多个无人机中，其所在储能区域的风险值较低时，令该储能区域的无人机先行前往下一储能区域，并依次推动其余无人机前往下一储能区域。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：当不存在储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于风险值最低的储能区域的无人机满足预设条件。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
通过采用上述技术方案，能够得到各时间段的每个储能区域的风险值，从而进行后续判定和处理。
本申请的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于无线通讯的储能电站管理方法，包括：
多个无人机分别对多个储能区域进行巡查，在储能区域内巡查的情况下，所述无人机按照第一预设路线进行巡查，每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的；
所述无人机在巡查时，采集视频流数据，并通过分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，所述异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
无人机在巡查过程中，接收第二巡航指令，所述第二巡航指令是由控制中心发出的，所述控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，所述控制中心对已分析完毕的视频流数据按异常类型进行分类并对存在异常的时间戳进行统计，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，并发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点。
通过采用上述技术方案，多个无人机对储能电站的多个储能区域进行巡查，不同无人机内置通过不同储能区域的视频流数据训练得到的分析模型，在巡查期间采集所在储能区域的视频流数据，并对该些视频流数据进行分析，能够实时了解是否存在异常情况；当到了异常情况高发期，控制中心发出第二巡航指令，多个无人机中至少一个无人机开始前往第二预设路线的下一个储能区域，当该无人机到达下一个储能区域后，发送轮换指令给还在该储能区域巡查的无人机，令其前往下一个储能进行巡查，依次实现在该时间段，所有的无人机对所有的储能区域进行轮换巡查，从而提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
本申请的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的：
一种储能电站，被配置为具有如前述任一所述的无线通讯的储能电站管理系统。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1、多个无人机对储能电站的多个储能区域进行巡查，不同无人机内置通过不同储能区域的视频流数据训练得到的分析模型，在巡查期间采集所在储能区域的视频流数据，并对该些视频流数据进行分析，能够实时了解是否存在异常情况；当到了异常情况高发期，控制中心发出第二巡航指令，多个无人机中至少一个无人机开始前往第二预设路线的下一个储能区域，当该无人机到达下一个储能区域后，发送轮换指令给还在该储能区域巡查的无人机，令其前往下一个储能进行巡查，依次实现在该时间段，所有的无人机对所有的储能区域进行轮换巡查，从而提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警；
2、在有无人机能够分析得到异常情况时，其余无人机内置的分析模型可能存在分析不出异常情况的情况，通过该种方式，能够提高所有无人机内置的分析模型的准确度；
3、在风险值超过预设值的情况下，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机，在多个无人机中，其所在储能区域的风险值较低时，令该储能区域的无人机先行前往下一储能区域，并依次推动其余无人机前往下一储能区域。
附图说明
图1是本申请一实施例中基于无线通讯的储能电站管理系统的控制中心和无人机之间的通讯示意图；
图2是本申请一实施例中基于无线通讯的储能电站管理系统分布式的各储能区域的位置示意图；
图3是本申请一实施例中基于无线通讯的储能电站管理方法的实现流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是，本发明中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面参考附图描述本申请的基于无线通讯的储能电站管理系统。
平常的一些储能电站，采用到固定位置的摄像头监控的方式对储能电站的情况进行监控分析，一方面监控位置不全面，另一方面因为单一监控的问题，可能会出现纰漏，导致预警不及时，或者识别出现错误的情况，从而导致不必要的意外事故发生，工作人员也无法及时的知悉进行援护。
针对上述问题，本申请公开了一种基于无线通讯的储能电站管理系统，通过多个无人机对储能电站的多个储能区域进行巡查，不同无人机内置通过不同储能区域的视频流数据训练得到的分析模型，在巡查期间采集所在储能区域的视频流数据，并对该些视频流数据进行分析，能够实时了解是否存在异常情况；当到了异常情况高发期，控制中心发出第二巡航指令，多个无人机中至少一个无人机开始前往第二预设路线的下一个储能区域，当该无人机到达下一个储能区域后，发送轮换指令给还在该储能区域巡查的无人机，令其前往下一个储能进行巡查，依次实现在该时间段，所有的无人机对所有的储能区域进行轮换巡查，从而提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警。
图1是根据本申请第一实施例的基于无线通讯的储能电站管理系统的控制中心和无人机之间的通讯示意图，如图1所示，该基于无线通讯的储能电站管理系统，包括：控制中心和多个无人机，多个无人机之间通讯连接，控制中心和各无人机通讯连接，在本实施例中，采用无线通讯的方式，该储能电站储能电站被分为多个储能区域，采用分布式储能电站的形式；
多个无人机分别用于巡查多个储能区域，在无人机在储能区域内巡查的情况下，无人机按照第一预设路线进行巡查；各个储能区域具有各自的第一预设路线，第一预设路线是预先设定的，根据各储能区域的分布情况不同而不同，由工作人员根据分布情况进行每个储能区域的第一预设路线的设定；可以理解的是，第一预设路线包括起始点和终止点。
其中，无人机在巡查时，采集视频流数据，举例而言，无人机在一储能区域内沿第一预设路线进行巡查时，通过安装在底部的摄像头对储能区域进行拍摄，实现视频流数据的采集，采集得到视频流数据，并通过内置的分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的，举例而言，分析模型是通过以下方式训练得到的：
对视频流数据样本训练集中的每个视频流数据样本进行标注处理，以标注出每个视频流数据样本中的异常情况，异常情况与视频流数据样本中的全部或部分信息相关联；以及通过经过标注处理的视频流数据样本训练集，对神经网络进行训练，以得到分析模型；
其中，每个无人机内置的分析模型训练所采用的视频流数据样本均是来自于单一储能区域的视频流数据，且不同无人机内置的分析模型所采用的视频流数据来自于不同的储能区域；
上述的控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，该些视频流数据可以是来自于无人机以往采集到的各储能区域的视频流数据，控制中心可以包括一存储单元，用于存储视频流数据；该些视频流数据，均是在各无人机经过内置的分析模型进行分析推理后的，标注了异常情况的视频流数据，视频流数据的长度，可以是截取存在异常情况的视频帧图像前后若干帧之间的图像，作为标注了异常情况的视频流数据，控制中心对该些被分析模型分析完毕的视频流数据进行分类和统计，可以理解的是，分类标准可以是异常类型、时间段等，在此不作限定；
接着，控制中心根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
第一预设值可以是预先设定的值，且每个储能区域的第一预设值可以是不同的，根据每个储能区域的场地、环境等实际情况而定；
无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的第一预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点，可以理解的是，无人机在按照第二预设路线或者自主飞行前往下一个储能区域的第一预设路线的起始点的过程中，能够自动避障处理。
在风险值超过第一预设值时，表明可能存在一定的发生事故的可能性，因此发送第二巡航指令给多个无人机中的满足预设条件的至少一个无人机，在无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中的下一个储能区域，第二预设路线将多个储能区域串联在路线中，通过第二预设路线，无人机能够按序到达下一个区域；当无人机按照第二预设路线前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，该储能区域内的无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点。
可以理解的是，通过上述多个无人机对巡查的储能区域的轮换，通过多个不同模型对同一储能区域进行巡查和分析，从而能够提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警。
本实施例的基于无线通讯的储能电站管理系统，通过多个无人机对储能电站的多个储能区域进行巡查，不同无人机内置通过不同储能区域的视频流数据训练得到的分析模型，在巡查期间采集所在储能区域的视频流数据，并对该些视频流数据进行分析，能够实时了解是否存在异常情况；当到了异常情况高发期，控制中心发出第二巡航指令，多个无人机中至少一个无人机开始前往第二预设路线的下一个储能区域，当该无人机到达下一个储能区域后，发送轮换指令给还在该储能区域巡查的无人机，令其前往下一个储能进行巡查，依次实现在该时间段，所有的无人机对所有的储能区域进行轮换巡查，从而提高提高监控的准确度，对存在异常的地方及时预警。
举例而言，如前文的控制中心在风险值超过预设值的情况下，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机，对于预设条件的判断，可以是：
当储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于该储能区域的无人机满足预设条件；
其中，第二预设值低于第一预设值，即，在多个无人机中，其所在储能区域的风险值较低时，令该储能区域的无人机先行前往下一储能区域。
在一种可能的实现方式中，储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于该储能区域的无人机满足预设条件，第二预设值低于第一预设值，即，在多个无人机中，其所在储能区域的风险值均不低于第二预设值时，则令在所有储能区域中风险值最低的储能区域中巡查的无人机先行前往下一储能区域，并依次推动其余无人机前往下一储能区域。
作为一种可能的实现方式，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
其中，权重值a是预先设定的，数量n是通过对分析完毕的视频流数据进行分类和统计得到的，通过上述的计算方式，能够得到各时间段的每个储能区域的风险值，从而进行后续判定和处理。
参照图2，作为一种可能的实现方式，无人机的数量设置为九个，储能电站呈九宫格分布为九个储能区域，九宫格自一对角宫至相对的对角宫沿一边长长度方向的编号依次为：4，9，2，3，5，7，8，1，6，九宫格中各个宫位编号在第二预设路线按先后顺序排布依次为：1，2，3，4，5，6，7，8，9。从而能够在飞往下一储能区域的过程中，对储能区域之间的位置进行巡查。
在一实施例中，当其中一个无人机采集到存在异常情况的视频流数据时，将存在异常情况的视频流数据发送给其余的无人机，其余的无人机在接受到存在异常情况的视频流数据的情况下，采用存在异常情况的视频流数据给内置的分析模型进行二次训练，从而实现在有无人机能够分析得到异常情况时，其余无人机内置的分析模型可能存在分析不出异常情况的情况，通过该种方式，能够提高所有无人机内置的分析模型的准确度。
本申请还提供一种基于无线通讯的储能电站管理方法，参照图3，包括：
S1、多个无人机分别对多个储能区域进行巡查，在储能区域内巡查的情况下，无人机按照第一预设路线进行巡查，每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的；
S2、无人机在巡查时，采集视频流数据，并通过分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
S3、无人机在巡查过程中，接收第二巡航指令，第二巡航指令是由控制中心发出的，控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，控制中心对已分析完毕的视频流数据按异常类型进行分类并对存在异常的时间戳进行统计，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，并发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
S4、无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点。
其中，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
关于基于无线通讯的储能电站管理方法的具体限定可以参见上文中对于基于无线通讯的储能电站管理系统的限定，在此不再赘述。上述基于无线通讯的储能电站管理方法的各个步骤可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种储能电站，该储能电站被配置为具有前述的无线通讯的储能电站管理系统。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC（专用集成电路）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序（也称作程序、软件、软件应用、或者代码）包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置（例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置（PLD）），包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，包括：
多个无人机，多个无人机之间通讯连接，储能电站分为多个储能区域，多个无人机分别用于巡查多个储能区域，所述无人机用于在巡查时，采集视频流数据，并通过分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，所述异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的，在所述无人机在储能区域内巡查的情况下，所述无人机按照第一预设路线进行巡查；
控制中心，所述控制中心和所述无人机通讯连接，所述控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，所述控制中心对已分析完毕的视频流数据按异常类型进行分类并对存在异常的时间戳进行统计，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，每到达对应的时间段时发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的第一预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个第一储能区域的第一预设路线的起始点。
2.根据权利要求1所述的基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，当其中一个无人机采集到存在异常情况的视频流数据时，将存在异常情况的视频流数据发送给其余的无人机，其余的无人机在接受到存在异常情况的视频流数据的情况下，采用存在异常情况的视频流数据给内置的分析模型进行二次训练。
3.根据权利要求1所述的基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，所述无人机的数量设置为九个，所述储能电站呈九宫格分布为九个储能区域，所述九宫格自一对角宫至相对的对角宫沿一边长长度方向的编号依次为：4，9，2，3，5，7，8，1，6，九宫格中各个宫位编号在所述第二预设路线按先后顺序排布依次为：1，2，3，4，5，6，7，8，9。
4.根据权利要求1所述的基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，当储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于该储能区域的无人机满足预设条件，第二预设值低于第一预设值。
5.根据权利要求4所述的基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，当不存在储能区域的风险值低于第二预设值时，判定巡查于风险值最低的储能区域的无人机满足预设条件。
6.根据权利要求1所述的基于无线通讯的储能电站管理系统，其特征在于，所述根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
7.一种基于无线通讯的储能电站管理方法，其特征在于，包括：
多个无人机分别对多个储能区域进行巡查，在储能区域内巡查的情况下，所述无人机按照第一预设路线进行巡查，每个无人机内置有不同的分析模型，每个无人机内置的分析模型均是采用不同储能区域的视频流数据样本进行训练得到的；
所述无人机在巡查时，采集视频流数据，并通过分析模型对视频流数据进行分析，得到视频流数据中的异常情况，所述异常情况包括异常类型以及异常时间戳；
无人机在巡查过程中，接收第二巡航指令，所述第二巡航指令是由控制中心发出的，所述控制中心内存储有已分析完毕的并被标记了异常情况的视频流数据，所述控制中心对已分析完毕的视频流数据按异常类型进行分类并对存在异常的时间戳进行统计，根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，当风险值超过第一预设值时，并发送第二巡航指令给多个无人机中满足预设条件的至少一个无人机；
无人机接收到第二巡航指令后，前往第二预设路线中下一个储能区域的预设路线的起始点；无人机到达下一个储能区域的预设路线的起始点后，发出轮换指令给位于其所在储能区域中正在巡航的无人机，无人机接收到轮换指令后前往第二预设路线中下一个储能区域的第一预设路线的起始点。
8.根据权利要求7所述的基于无线通讯的储能电站管理方法，其特征在于，所述根据每个时间段内的每个储能区域的异常类型以及数量生成各时间段的每个储能区域的风险值，包括：
为每个异常类型匹配对应的权重值a，设数量为n，根据公式a*（1+n/10）计算每个异常类型的权重值；
将各时间段内的每个储能区域的所有异常类型的权重值之和作为各时间段的每个储能区域的风险值。
9.一种储能电站，其特征在于，被配置为具有如权利要求1-6任一所述的无线通讯的储能电站管理系统。
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