CN116167689A - 一种电池仓储物流安全控制方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种电池仓储物流安全控制方法,由处理器执行,该方法包括持续执行预设安全控制方法,预设安全控制方法至少包括第一安全控制方法和第二安全控制方法;第一安全控制方法包括:监测入库请求,响应于接收到入库请求,获取待入库电池的电池数据;基于电池数据,确定目标存储区域;第二安全控制方法包括:对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象;响应于存在异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理。
Description
技术领域
本说明书涉及仓储技术领域,特别涉及一种电池仓储物流安全控制方法和系统。
背景技术
传统的电池仓储系统不具备监控和管理能力,由于电池在仓储过程的安全保障存在缺陷,一旦有电池出现故障,不仅会对其他电池产生威胁,还会对仓储区域周围造成安全隐患,带来经济损失。并且电池存储时性能参数会随着时间发生变化,在大规模存储电池的情况下,逐一对电池进行人工检查将产生非常大的工作量,并且难以保证检查的及时性和可靠性。
因此,希望提出一种电池仓储物流安全控制方法和系统,实现智能化的电池仓储管理,保证电池仓储检查的及时性和可靠性,减少电池仓储物流的安全隐患。
发明内容
本说明书一个或多个实施例提供一种电池仓储物流安全控制方法。所述方法包括:持续执行预设安全控制方法,预设安全控制方法至少包括第一安全控制方法和第二安全控制方法;第一安全控制方法包括:监测入库请求,响应于接收到入库请求,获取待入库电池的电池数据;基于电池数据,确定目标存储区域;第二安全控制方法包括:对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象;响应于存在异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理。
本说明书一个或多个实施例提供一种电池仓储物流安全控制系统,所述系统包括:包括获取模块、第一确定模块、采集模块、第二确定模块和处理模块;获取模块用于监测入库请求,响应于接收到入库请求,获取待入库电池的电池数据;第一确定模块用于基于电池数据,确定目标存储区域;采集模块用于对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;第二确定模块用于基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象;处理模块用于响应于存在异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理。
本说明书一个或多个实施例提供一种电池仓储物流安全控制装置,包括处理器,所述处理器用于执行电池仓储物流安全控制方法。
本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行电池仓储物流安全控制方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的电池仓储物流安全控制系统的应用场景示意图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的第一控制方法与第二控制方法的示例性示意图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定目标存储区域的示例性示意图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的安全度确定模型的示例性示意图;
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定异常对象方法的示例性示意图;
图6是根据本说明书一些实施例所示的电池仓储物流安全控制系统的模块图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的电池仓储物流安全控制系统的应用场景示意图。
在一些实施例中,电池仓储物流安全控制系统的应用场景100可以包括处理器110、网络120、存储设备130、用户终端140、电池仓库150。在一些实施例中,电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的组件之间可以经由网络120(例如无线连接、有线连接或其组合),以实现彼此连接和/或通信。在一些实施例中,电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的部分组件间可以直接连接。
处理器110可以处理与电池仓储物流安全控制系统有关的信息和/或数据,以执行本说明书中描述的一个或以上功能。例如,处理器110可以监测入库请求,响应于接收到入库请求,获取待入库电池的电池数据;基于电池数据,确定目标存储区域。再例如,处理器110可以对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象;响应于存在异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理。在一些实施例中,处理器110可以包含在用户终端140中。在一些实施例中,处理器110可以包括一个或以上处理引擎(例如,单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。在一些实施例中,处理器110可以处理从存储设备130、电池仓库150获取数据和/或信息(如,待入库电池的电池数据、多维度安全信息等)。例如,处理器110可以基于用户终端140获取信息(如,入库请求信息等)。仅作为示例,处理器110可以包括中央处理单元(CPU)。处理器110可以处理从其他设备或系统组成部分中获得的数据、信息和/或处理结果,并基于这些数据、信息和/或处理结果执行程序指令,以执行本说明书中描述的一个或以上功能。
网络120可以包括提供能够促进电池仓储物流安全控制系统的信息和/或数据交换的任何合适的网络。电池仓储物流安全控制系统的应用场景100的一个或多个组件(例如,处理器110、存储设备130、用户终端140、电池仓库150)之间可以通过网络120交换信息和/或数据。例如,用户终端140可以通过网络120将获取到的多维度安全信息发送给处理器110。
在一些实施例中,网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。例如,网络120可以包括有线或无线网络接入点,例如基站和/或网络交换点,通过这些进出点电池仓储物流安全控制系统的一个或多个组件可连接到网络120上以交换数据和/或信息。
存储设备130可以用于存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中,存储设备130可以存储从处理器110、用户终端140、电池仓库150等获得的数据和/或信息。例如,存储设备130可以存储电池的电池数据等。在一些实施例中,存储设备130可以存储处理器110用来执行或使用以完成本说明书描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中,存储设备130可以连接到网络120以与电池仓储物流安全控制系统中的至少一个其他组件(例如,处理器110、用户终端140、电池仓库150)通信。电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的至少一个组件可以通过网络120访问存储设备130中存储的数据或指令。在一些实施例中,存储设备130可以是处理器110的一部分。
存储设备130可以包括一个或多个存储组件,每个存储组件可以是一个独立的设备,也可以是其他设备的一部分。在一些实施例中,存储设备130可在云平台上实现。
用户终端140可以指用户所使用的一个或多个终端设备或软件。在一些实施例中,用户终端140可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴智能设备等的一种或其任意组合。在一些实施例中,用户终端140可以通过网络120与电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的其他组件交互。例如,用户终端140可以收到处理器110发送的电池数据等。上述示例仅用于说明用户终端140设备范围的广泛性而非对其范围的限制。
电池仓库150是指用于贮存电池的库房,其中,电池仓库150可以包括电池160、电池货架170、监控装置180等。在一些实施例中,电池仓库150可以连接到网络120以与电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的至少一个其他组件(例如,处理器110、存储设备130、用户终端140)通信。电池仓储物流安全控制系统的应用场景100中的至少一个组件可以通过网络120访问电池仓库150。
电池160是指盛有电解质溶液和金属电极以产生电流的杯、槽或其他容器或复合容器的部分空间,能将化学能转化成电能的装置。其中,电池160可以包括铅酸电池、镍氢电池、锂电池、氢燃料电池等。电池货架170是指用于存放电池160的储物架。其中,电池货架170可以设置于电池仓库150的仓储区。
监控装置180是指用于获取电池仓库150中的电池160的相关信息(如,多维度安全信息)的装置。在一些实施例中,监控装置180可以包括多种检测设备。例如,监控装置180可以包括摄像装置、无人机、红外摄像装置、温度检测装置等。在一些实施例中,监控装置180可以获取电池仓库150的相关信息并经由网络120传输至电池仓储物流安全控制系统的应用场景100的其他组件。例如,监控装置180可以采集电池仓库150中的电池160的监控图像,并经由网络120将监控图像传送至处理器110。
图2是根据本说明书一些实施例所示的第一控制方法与第二控制方法的示例性示意图。如图2所示,第一控制方法与第二控制方法200包括下述内容。在一些实施例中,第一控制方法与第二控制方法200可以由处理器110执行。
在一些实施例中,电池仓储物流安全控制方法可以由处理器110执行,包括持续执行预设安全控制方法,预设安全控制方法至少包括第一安全控制方法210和第二安全控制方法220。
在一些实施例中,第一安全控制方法210至少包括:监测入库请求211,响应于接收到入库请求212,获取待入库电池的电池数据213;基于待入库电池的电池数据213,确定目标存储区域214。
入库请求是指将电池放进仓库或库房贮存的请求。入库请求可以包括刚生产电池入库请求、退役电池入库请求、加工电池入库请求、退货电池入库请求、其他电池入库请求(保修退回电池)等。
在一些实施例中,处理器110可以基于用户终端140,监测入库请求。例如,处理器110可以实时监测是否接收到用户在用户终端140发出的电池入库请求。在一些实施例中,处理器110也可以基于用户终端140,监测入库请求。
在一些实施例中,响应于接收到入库请求212,处理器110可以获取待入库电池的电池数据213。
待入库电池的电池数据213是指需要放进仓库或库房贮存的电池的相关电池数据。电池数据213可以包括电池自有特性数据、电池电量特性数据等。关于电池自有特性数据、电池电量特性数据的具体内容详见图3及其相关说明。
在一些实施例中,获取模块610可以基于处理器110通过用户终端140和存储设备130,获取待入库电池的电池数据。例如,处理器110可以基于用户终端140发出的入库请求,基于入库请求获取待入库电池的电池数据213。再例如,处理器110可以基于用户终端140发出的入库请求,基于入库请求通过存储设备130中的存储的历史电池数据,获取待入库电池的电池数据213等。
在一些实施例中,处理器110可以基于待入库电池的电池数据213,确定目标存储区域214。
目标存储区域214是指电池仓库中储存待入库电池的区域,其中,目标存储区域214位于电池仓库的其中一个仓储单元。例如,可以将存储单元进行编号,假设电池仓库有100个存储单元,目标存储区域214可以是存储单元16等。关于仓储单元的具体内容详见图3及其相关说明。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于电池数据,确定待入库电池的安全度;基于安全度,确定目标存储区域。关于安全度的具体内容详见图3及其相关说明。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于机器学习模型对待入库电池的电池数据213进行处理,确定目标存储区域214。机器学习模型输入可以是待入库电池的电池数据213,输出可以是目标存储区域214。机器学习模型由相同或不同的处理器110基于训练数据训练获得。训练数据包括训练样本以及标签。例如,训练样本可以是基于历史数据确定的历史待入库电池的电池数据,标签可以为历史目标存储区域。关于机器学习模型的具体内容详见图4及其相关说明。
在一些实施例中,第二安全控制方法220至少可以包括:对电池仓库中的电池进行监控221,采集多维度安全信息222;基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象223;响应于存在异常对象224,向用户发出提示信息225,并对异常对象进行处理226。
电池仓库中的电池是指电池仓库中原本拥有的电池。在一些实施例中,处理器110可以基于监控装置180,对电池仓库中的电池进行多维度监控。其中,多维度监控可以是视频监控、温度监控等。例如,处理器110可以基于摄像装置或无人机对电池仓库中的电池进行图像监控,处理器110也可以基于红外摄像装置或温度检测装置对电池仓库中的电池进行温度监控等。
多维度安全信息是指可以多方面反映仓库内电池安全的相关信息。多维度安全信息可以包括电池的状态信息、电池的温度信息、货架的状态信息、仓库墙板地面的状态信息等。例如,电池的状态信息可以包括“电池A冒烟”“电池B火花”“电池C局部黑化”“电池D正常”等,电池的温度信息可以包括“电池A40℃”“电池B60℃”等,货架的状态信息可以包括“货架1扭曲”等,仓库地面的状态信息可以包括“仓库地面2凹陷”等。
在一些实施例中,采集模块630可以过监控装置180采集获取仓库中的信息,例如,电池的图像信息、电池的温度信息、货架的图像信息和地面的图像信息等。其中,监控装置至少可以包括图像获取装置、温度检测装置等。例如,处理器110可以基于摄像装置或无人机对电池仓库中的电池进行图像监控,采集电池的图像信息;处理器110也可以基于红外摄像装置或温度检测装置对电池仓库中的电池进行温度监控,采集电池的温度信息等。
在一些实施例中,采集模块630可以基于处理器110对电池的图像信息、货架的图像信息、地面的图像信息等进行分析,获取多维度安全信息中的一个或多个。例如,处理器110可以通过机器学习模型对监控装置180获取到的电池的图像信息、货架的图像信息和/或地面的图像信息进行分析,获得对应的电池的状态信息、货架的状态信息和/或地面的状态信息。
异常对象是指电池仓库中处于异常状态的对象。异常对象可以包括异常电池、异常货架、异常地面等。
在一些实施例中,第二确定模块640可以过多维度安全信息,基于预先设定的异常判定标准确定是否存在异常对象。例如,多维度安全信息为“电池A冒烟”,可以确定异常对象为“电池A”;再例如,多维度安全信息为“电池B60℃”,可以确定异常对象为“电池B”;再例如,多维度安全信息为“货架1扭曲”,可以确定异常对象为“货架1”;再例如,多维度安全信息为“仓库地面2凹陷”,可以确定异常对象为“仓库地面2”等。
有关确定异常对象的更多详细内容可参见图5及其相关描述。
在一些实施例中,响应于存在异常对象224,处理器110向用户发出提示信息。
提示信息可以包括用于提示仓库中异常现象的信息。提示信息的类型可以包括声音提示信息、照明提示信息。例如,声音提示信息可以是异常对象所在区域发出警报,照明提示信息可以是异常对象所在区域亮灯等。在一些实施例中,可以人工预先设置提示信息的类型。
在一些实施例中,处理模块650可以基于处理器110对异常对象进行处理226。在一些实施例中,不同的异常情况可以对应不同的处理方式,具体地,处理模块650可以基于前述多维度安全信息确定异常对象及异常类型,进而确定对应的处理方式。例如,假设“电池A冒烟”,则异常对象为电池A,处理器110可以选择对电池A进行沙泥灭火的操作;再例如,假设“电池B60℃”,则异常对象为电池B,处理器110可以选择对电池B进行更换存储区域的操作等。
在本说明书的一些实施例中,通过监测入库请求,获取待入库电池的电池数据,确定目标存储区域,可以大规模存储电池的情况下,保证电池存储的及时性和可靠性,减少人工的工作量;通过对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息,确定异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理,可以及时发现有安全风险的电池,并及时应急处理,减少电池存储过程中异常事件的发生,提高电池存储的安全性。
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定目标存储区域的示例性示意图。如图3所示,确定目标存储区域方法300包括下述内容。在一些实施例中,确定目标存储区域方法300可以由处理器110执行。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于电池数据310,确定待入库电池的安全度320。待入库电池的安全度320可以包括第一安全度321和第二安全度322,其中,第一安全度321相关于电池自有特性,第二安全度322相关于电池电量特性。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于上述待入库电池的安全度320确定目标存储区域330。
关于电池数据310的具体内容详见图2电池数据213及其相关说明。
电池的安全度是指电池正常存储使用的安全程度。安全度越高,电池存储和使用过程中发生危险的概率越低。其中,电池的安全度包括第一安全度321和第二安全度322。
第一安全度321是指可以反映电池本身特性的安全程度。在一些实施例中,第一安全度321相关于电池自有特性。
在一些实施例中,可以预设电池自有特性的第一安全度321对照表,根据电池自有特性通过查表确第一安全度321。例如,可以根据历史电池自有特性和历史电池对应的历史第一安全度之间的映射关系获取第一安全度321对照表,基于当前电池自有特性通过查表确第一安全度321。
在一些实施例中,第一安全度321还可以通过安全度确定模型确定。关于安全度确定模型的具体内容详见图4及其相关说明。
在一些实施例中,第一安全度可以用数值表示。例如,第一安全度可以是1-100之间的数值,数值越大表示安全度越高,电池在储存使用过程中发生危险的概率越低。
电池自有特性是指电池自身拥有的特有性质,其中,电池自有特性可以包括电池固有特征、电池使用特征、电池生产工序特征等。
电池固有特征是指电池固定拥有的属性特质。其中,电池固有特征可以包括电池的类型、电池的物理大小、电池的额定容量等。例如,电池的类型可以是铅酸蓄电池、磷酸铁锂蓄电池等;再例如,电池的物理大小可以是408.5x169.5x203mm、513x189x195mm或513x223x195mm等;再例如,电池的额定容量可以60AH、80AH或120AH等。
在一些实施例中,电池固有特征可以根据电池外层产品说明获取。
电池使用特质是指电池在实际运用中的属性特质。其中,电池使用特质可以包括电池的已服役时间、电池的充放电循环周期次数等。
电池的已服役时间是指电池已经工作使用的时间。例如,电池的已服役时间可以是刚生产出的电池A的已服役时间(如,电池A的已服役时间为0h),也可以是退役电池B的已服役时间(如,电池B的已服役时间为10000h),也可以是电池C退役后再加工的得到的电池C’的已服役时间(如,电池C的已服役时间为10000h后再加工电池C’的已服役时间为500h)等。
电池的充放电循环周期次数是指电池完成充放电周期的次数,当电池达到了一次充电周期时,电池的循环周期次数则加一次。循环周期次数可以是整个电池寿命中全部和部分放电周期的总数。其中,电池的充放电循环周期次数可以根据电池服役时的所在环境来预估。例如,电池A用于新能源汽车,根据电池A的已服役时间、电池A用于的新能源汽车的车型、电池A用于的新能源汽车的续航数据等,预估电池A的充放电循环周期次数。
在一些实施例中,可以人为构建经验规则,根据经验规则确定电池的充放电循环周期次数。例如,电池A的服役时间为10000h,用于新能源汽车的车型为SUV,新能源SUV汽车的续航里程数为600KM,根据预设的经验规则,可以确定电池A的充放电循环周期次数为5000次;再例如,电池B的服役时间为5000h,用于新能源汽车的车型为小轿车,新能源小轿车的续航里程数为500KM,根据预设的经验规则,可以确定电池B的充放电循环周期次数为3000次等。
在一些实施例中,电池使用特质可以根据电池的生产厂家资料、电池的回收机构资料获取。
电池生产工序特征是指电池在制造过程的属性特质。电池生产工序特征可以包括电池生产工序的数量、电池生产工序的复杂度、电池检验工序的复杂度等。
电池生产工序数量是指电池在制造过程中涉及的工艺数量。例如,电池A的生产工序的数量为3(如,极片制备、电芯组装、化成检测等)。
电池生产工序的复杂度是指电池在制造过程中涉及的工艺繁复多样程度。例如,电池生产工序的复杂度可以是“较高”“中等”“较低”等。电池生产工序的复杂度可以通过耗费时间、子步骤数量等确定。例如,电池B的极片制备的子步骤数量为4(如,搅拌、涂布、冷压、切割等)并且电池B的电芯组装耗费时间为50h,可以确定电池B生产工序的复杂度较高;再例如,电池C的极片制备的子步骤数量为3(如,搅拌、涂布、切割等)并且电池C的电芯组装耗费时间为10h,可以确定电池C生产工序的复杂度较低。
电池检验工序的复杂度是指电池在制造完成后检验过程中涉及的工艺繁复多样程度。电池检验工序的复杂度与电池生产工序的复杂度类似,例如,电池检验工序的复杂度可以通过耗费时间、子步骤数量等确定。
在一些实施例中,生产工序特征可以根据电池的生产厂家的预设资料获取。
第二安全度322是指可以反映电池电量的安全程度。在一些实施例中,第二安全度322相关于电池电量特性。
在一些实施例中,可以预设电池电量特性的第二安全度322对照表,根据电池电量特性通过查表确第二安全度322。例如,可以根据历史电池电量特性和与历史电池对应的历史第二安全度之间的映射关系获取第二安全度322对照表,基于当前的电池电量特性通过查表确定第二安全度322。
在一些实施例中,第二安全度322可以通过安全度确定模型确定。关于安全度确定模型的具体内容详见图4及其相关说明。
在一些实施例中,第二安全度可以用数值表示。例如,第二安全度可以是1-100之间的数值,数值越大表示安全度越高,电池在储存使用过程中发生危险的概率越低。
电池电量特性是指电池能量拥有的特有性质,其中,电池电量特性可以包括电池当前电量、电池当前放电功率等。
电池当前电量是指电池当前时间带有的电荷数量。例如,电池A的当前电量可以为60kwh。在一些实施例中,电池当前电量可以通过电量检测机构检测获取。
电池当前放电功率是指电池当前时间内输出电的能量。例如,电池B的当前放电功率为6kw。在一些实施例中,电池当前放电功率可以通过放电功率检测机构检测获取。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于待入库电池的安全度320,确定目标存储区域330。关于目标存储区域330的具体内容详见图2目标存储区域214及其相关说明。
在一些实施例中,第一确定模块620可以基于预设的存储规则确定目标存储区域330。例如,预设的存储规则可以包括,按照货架空位顺序依次放入待入库电池等。
在一些实施例中,目标存储区域330包括目标货架331中的目标仓储单元332。在一些实施例中,基于待入库电池的安全度320确定目标存储区域可以包括:基于第一安全度321确定目标货架331,基于第二安全度322确定目标仓储单元332。
目标货架331是指陈列存放待入库电池的架子。具体地,不同货架可以有不同的材质、仓储密度、监控密度等。例如,货架A为铝架、货架B为钢架、货架C为铁架等。再例如,货架A为2行5列、额定容量为10,货架B为3行10列、额定容量为30,货架C为5行20列、额定容量为100等。再例如,货架A为独立监控,货架B、货架C、货架D为共用监控。
同样具体地,不同的货架可以有不同的监控维度和监控力度。例如,货架A的监控维度为温度、图像、烟感等多维度,则监控装置180可以全方位对货架A进行温度监控、图像监控、烟感监控;再例如,货架B的监控维度为温度、烟感等维度,则监控装置180可以对货架B进行温度监控、烟感监控,则货架B相较于货架A的监控维度少。再例如,货架C的监控力度大,则监控装置180可以是图像分辨率为2048*1080的高清监控等。可以理解的,当电池的危险程度越大、电池的安全度越低时,应将电池存放至监控维度和监控力度越大的货架。
在一些实施例中,可以基于第一安全度,确定目标货架。在一些实施例中,可以预先设置货架的第一安全度范围。货架的第一安全度范围可以是系统默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合,可以根据实际需求设定。例如,货架A的预设第一安全度范围为1-10,货架B的预设第一安全度范围为10-50,货架C的预设第一安全度范围为50-100,假设待入库电池X的第一安全度为23,则可以将待入库电池X放至货架B;假设待入库电池X的第一安全度为56,则可以将待入库电池X放至货架C,若货架C无空位,则可以将待入库电池X顺延放入比货架C安全度范围低的货架B等。
目标仓储单元332是指陈列存放待入库电池的独立单位。与货架类似,不同仓储单元可以有不同的监控密度等。例如,独立的仓储单元A有独立监控(如,温度监控和图像监控等),独立的仓储单元A、独立的仓储单元B和独立的仓储单元A是多个仓储单元共用一个监控(如,图像监控等)。
同样与货架类似,具体地,不同的仓储单元可以有不同的监控维度和监控力度。例如,仓储单元A的监控维度为温度、图像、烟感等多维度,则监控装置180可以全方位对仓储单元A进行温度监控、图像监控、烟感监控;再例如,仓储单元B的监控维度为温度、烟感等维度,则监控装置180可以对仓储单元B进行温度监控、烟感监控,则仓储单元B相较于仓储单元A的监控维度少。再例如,仓储单元C的监控力度大,则监控装置180可以是图像分辨率为2048*1080的高清监控等。可以理解的,当电池的危险程度越大、电池的安全度越低时,应将电池存放至监控维度和监控力度越大的仓储单元。
在一些实施例中,可以基于第二安全度,确定目标仓储单元。在一些实施例中,可以预先设置仓储单元的第二安全度条件,根据第二安全度条件可以把电池存放到合适的仓储单元中。仓储单元的第二安全度条件可以是系统默认设定、经验设定、人为预先设定等或其任意组合,可以根据实际需求设定。预先设置第二安全度条件可以是第二安全度低于阈值的电池彼此不相邻。可以理解的,当出现异常情况时,第二安全度低的电池可能互相影响,加重异常情况。例如,假设待入库电池存入货架B,货架B的仓储密度为4X4(即4行4列),当前已存储3个电池分别为第1行第2排第二安全度为10的电池1、第2行第1排第二安全度为20的电池2和第3行第3排第二安全度为30的电池3,若当前待入库电池4的第二安全度为10(第二安全度较低,与已存储的最低第二安全度的电池1相同),则待入库电池4可选的目标仓储单元为不与电池1相邻的任意单元(随机或按预设顺序选择一个),即需要将第二安全度低的电池尽可能分散放置于货架B的不同位置。
在一些实施例中,目标仓储单元的确定还相关于所在目标货架的电池入库时间。电池的入库时间可以指仓库中现有电池存放到仓库的时间。
在一些实施例中,可以预先设置仓储单元的电池入库时间条件,根据仓库中电池的入库时间,以及待入库电池的第二安全度,可以确定待入库电池可存入的目标仓储单元。电池入库时间条件可以是系统默认设定、经验设定、人为预先设定等或其任意组合,可以根据实际需求设定预先设置电池入库时间条件可以是电池入库时间低于时间阈值的电池彼此不相邻。
例如,假设待入库电池存入货架B,货架B的仓储密度为4X4(即4行4列),当前已存储3个电池分别为第1行第2排第二安全度为10的电池1、第2行第1排第二安全度为20的电池2和第3行第3排第二安全度为30的电池3,时间阈值设置为24h,若已存储电池中,第2行第1排第二安全度为20的电池2的入库时间为10h(低于时间阈值24h),则电池2比较不安全/不稳定,若当前待入库电池4的第二安全度为10,则待入库电池4可选的目标仓储单元为不与电池1和电池2相邻的任意单元(随机或按预设顺序选择一个),即需要将第二安全度低的和入库时间低于时间阈值的电池尽可能分散放置于货架B的不同位置。
在本说明书的一些实施例中,通过电池数据,获取待入库电池的安全度,确定待入库电池的目标存储区域,结合电池自有特性和电池电量特性,可以实时管理仓库中的电池,智能化的进行电池仓储及安全管理。
图4是根据本说明书一些实施例所示的安全度确定模型的示例性示意图。在一些实施例中,第一安全度和第二安全度可以基于安全度确定模型400确定。如图4所示,安全度确定模型400可以包括以下内容。
在一些实施例中,安全度确定模型的输入可以包括电池固有特征410-1、电池使用特征410-2、生产工序特征410-3、当前电量410-4以及当前放电功率410-5,安全度确定模型的输出可以包括第一安全度440-1和第二安全度440-2。
有关电池固有特征、电池使用特征、生产工序特征、当前电量和当前放电功率的相关说明可参见图3中的相关描述。
关第一安全度和第二安全度的详细说明可参见图3中的相关描述。
在一些实施例中,安全度确定模型可以包括嵌入层420-1和安全度确定层。嵌入层的输出作为安全度确定层的输入,安全度确定层的输出作为安全度确定模型的最终输出。
嵌入层420-1可以用于生成特征向量,嵌入层的输入可以包括电池固有特征410-1、电池使用特征410-2和生产工序特征410-3,输出可以包括特征向量430。
安全度确定层用于确定第一安全度和第二安全度,安全度确定层可以包括第一确定层420-2和第二确定层420-3。第一确定层420-2的输入可以包括特征向量430,输出可以包括第一安全度440-1;第二确定层420-3的输入可以包括特征向量430、当前电量410-4以及当前放电功率410-5,输出可以包括第二安全度440-2。
在一些实施例中,安全度确定模型可以通过嵌入层、安全度确定层的联合训练得到。其中,联合训练样本数据至少可以包括历史电池固有特征、历史电池使用特征、历史生产工序特征、历史某一时刻的电量数据以及对应时刻的放电功率数据。标签可以表征样本电池的第一安全度和第二安全度。
可以将样本数据中的样本电池固有特征、样本电池使用特征、样本电池生产工序特征输入到初始嵌入层,得到初始嵌入层输出的特征向量,将初始嵌入层输出的特征向量输入初始第一确定层,并将初始嵌入层输出的特征向量、历史某一时刻的电量数据以及对应时刻的放电功率数据输入初始第二确定层,分别得到初始第一安全度和初始第二安全度。基于样本数据中的样本第一安全度、样本第二安全度构建损失函数,同步更新初始嵌入层和初始安全度确定层的参数,直到满足预设条件,得到训练好的嵌入层和安全度确定层。其中,预设条件可以包括迭代次数满足阈值、损失函数收敛等。
本说明书一些实施例中,通过联合训练的方式得到安全度确定模型,并对入库电池数据进行处理,在一些情况下有利于解决单独训练嵌入层时难以获得标签的问题,还可以使嵌入层能较好地得到反映入库电池的特征向量,并且可以考虑到电池自身特性和当前特性的联系,准确分析电池特征的变化,使预测结果更准确。同时,通过安全度确定模型确定第一安全度和第二安全度,可以增加模型的泛用性,使得模型适用于安全度未知的电池的入库场景。
在一些实施例中,可以响应于第一安全度与第二安全度满足预设条件,对待入库电池进行放电处理。
预设条件可以是第一安全度和第二安全度的差值的绝对值大于阈值等。例如,预设条件设置的阈值可以为25,当入库电池的第一安全度是80,第二安全度是40时,第一安全度和第二安全度差值的绝对值为40,大于阈值,满足预设条件。
在一些实施例中,第一确定模块可以通过对入库电池进行放电处理,降低电池电量来提高第二安全度。
在本说明书的一些实施例中,可以通过对入库电池进行放电处理的方式来提高该电池的第二安全度。该方法便捷高效,能够迅速有效地提高电池的第二安全度,且更加具有泛用性。
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定异常对象方法的示例性示意图。在一些实施例中,流程500可以由第二确定模块执行。如图5所示,流程500可以包括以下内容。
在一些实施例中,确定异常对象方法可以包括基于多维安全信息,确定电池的电池异常度和货架的货架异常度;判断电池的电池异常度是否满足第一异常判定条件,响应于满足所述第一异常判定条件,确定电池为异常对象;判断货架的货架异常度是否满足第二异常判定条件,响应于满足所述第二异常判定条件,确定所述货架为异常对象。
步骤510,基于多维安全信息,确定电池的电池异常度和货架的货架异常度。
多维安全信息可以是多个维度用于安全监控的监控信息。例如,多维安全信息可以包括温度监控、图像监控、烟感监控等维度的监控信息。有关多维安全信息的更多说明可参见本说明书图3中的相关内容。
电池异常度可以是表示电池在未来一段时间内发生爆炸、着火等异常情况的概率。电池异常度可以用0-100的数值表示,该数值越大,则表示电池发生爆炸、着火等异常情况的概率越高。例如,电池的电池异常度为75,则表示该电池未来一段时间内发生爆炸、着火等异常情况的概率较高。
在一些实施例中,电池异常度可以基于电池异常度确定模型确定。
在一些实施例中,电池异常度确定模型可以是机器学习模型,其输入可以包括单个电池的多维度安全信息,输出可以包括该电池的电池异常度。
在一些实施例中,电池异常度确定模型可以通过多个有标签的训练样本训练得到。训练样本可以包括多个历史入库电池的多维安全信息,标签可以是对应的电池异常情况,其中,电池异常情况可以用数值表示,例如,“1”表示电池存在异常情况,“0”表示电池不存在异常情况。将多个带有标签的训练样本输入初始电池异常度确定模型,通过标签和初始电池异常度确定模型的输出结果构建损失函数,基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代更新初始电池异常度确定模型的参数。当满足预设条件时模型训练完成,得到训练好的电池异常度确定模型。其中,预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
货架异常度可以是表示在未来一段时间内货架发生着火等异常情况的概率。货架异常度可以用0-100的数值表示,该数值越大,则表示货架发生着火等异常情况的概率越高。例如,货架的货架异常度为25,则表示该货架未来一段时间内发生着火等异常情况的概率较低。
在一些实施例中,货架异常度可以基于货架异常度确定模型确定。在一些实施例中,货架异常度确定模型可以是机器学习模型,其输入可以包括货架的多个电池的多维度安全信息,输出可以包括该货架的货架异常度。
在一些实施例中,货架异常度确定模型可以通过多个有标签的训练样本训练得到。训练样本可以包括多个历史货架中的每一个电池组成的多维安全信息组,标签可以是对应的货架异常情况,其中,货架异常情况可以用数值表示,例如,“1”表示货架存在异常情况,“0”表示货架不存在异常情况。将多个带有标签的训练样本输入初始货架异常度确定模型,通过标签和初始货架异常度确定模型的结果构建损失函数,基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代更新初始货架异常度确定模型的参数。当满足预设条件时模型训练完成,得到训练好的货架异常度确定模型。其中,预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
步骤520,判断电池的电池异常度是否满足第一异常判定条件,响应于满足所述第一异常判定条件,确定电池为异常对象。异常对象可以包括未来一段时间内有较高概率发生爆炸、着火等异常情况的电池。
第一异常判定条件可以是用于判定仓储单元(单个电池)是否可能存在异常的条件。例如,电池的第一异常判断条件为电池异常度大于70,则当该电池的电池异常度超过70时满足前述第一异常判定条件。
在一些实施例中,不同的仓储单元具有不同的第一异常判定条件,第一异常判定条件相关于该仓储单元中存储的电池的第一全度。仓储单元中存储的电池的第一安全度越低,则该货架对应的第一异常判定条件中包含的d电池异常度越小,第一异常判定条件越严格。例如,仓储单元1存储的电池的平均第一安全度为50,则仓储单元1对应的第一异常判定条件可以是电池异常度大于60;仓储单元2中存储的电池的平均第一安全度为80,则仓储单元2对应的第一异常判定条件可以是电池异常度大于90。其中,仓储单元中存储的电池的平均第一安全度与第一异常判定条件中包含的电池异常度的对应关系可以根据实际经验确定。
步骤530,判断货架的货架异常度是否满足第二异常判定条件,响应于满足第二异常判定条件,确定货架为异常对象。异常对象还可以包括未来一段时间内可能发生着火等异常情况的货架。
第二异常判定条件可以是用于判定整个货架是否可能存在异常的条件。例如,货架的第二异常判断条件为货架异常度大于50,则当该货架的货架异常度超过50时满足条件。
在一些实施例中,不同的货架具有不同的第二异常判定条件,第二异常判定条件相关于该货架存储的电池的平均第二安全度。货架存储的电池的第二安全度越低,则该货架对应的第二异常判定条件中包含的货架异常值越小,第二异常判定条件越严格。例如,货架A存储的电池的平均第二安全度为40,则货架A对应的第二异常判定条件可以是货架异常度大于50;货架B存储的电池的平均第二安全度为80,则货架B对应的第二异常判定条件可以是货架异常度大于90。其中,货架存储的电池的平均第二安全度与第二异常判定条件中包含的货架异常度的对应关系可以根据实际经验确定。
一些实施例中,第二异常度判定条件还相关于货架的电池入库时间分布。
电池入库时间分布可以是基于货架上每一块电池的入库时间确定的分布矩阵。例如,货架的规模10×10(即10行10列,包含100个仓储单元),那么电池入库时间分布就可以表示为一个10×10的矩阵,每个矩阵元素代表对应的仓储单元的电池入库时间。
在一些实施例中,第二确定模块640可以基于货架中每一块电池的第二安全度以及入库时间分布确定第二异常判定条件。例如,基于货架电池入库时间分布矩阵,确定电池入库时间的平均值,该值越小以及电池的第二安全度越低,该货架对应的第二异常度判定条件中的判定阈值越小,异常判定越严格。
通过第二安全度以及入库时间分布综合确定第二异常度判定条件,对于刚入库的电池,由于其监控数据较少,不稳定性较高,因此对其的异常度判定阈值也更小,从而对其更严格,达到增强仓储的安全控制的效果。
图6是根据本说明书一些实施例所示的电池仓储物流安全控制系统的模块图。如图6所示,电池仓储物流安全控制系统600至少可以包括以下模块。
在一写实施例中,获取模块610可以用于监测入库请求,响应于接收到入库请求,获取待入库电池的电池数据。关于电池数据的更多细节可以参见图1、图4及其相关描述。
在一些实施例中,第一确定模块620可以用于基于电池数据,确定目标存储区域。关于目标存储区域的更多细节可以参见图2、图3及其相关描述。
在一些实施例中,采集模块630可以用于对电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息。关于多维度安全信息的更多细节可以参见图2、图5及其相关描述。
在一些实施例中,第二确定模块640可以用于基于多维度安全信息,确定是否存在异常对象。关于确定异常对象的更多细节可以参见图2、图5及其相关描述。
在一些实施例中,处理模块650可以用于响应于存在异常对象,向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理。关于向用户发出提示信息,并对异常对象进行处理的更多细节可以参见图2及其相关描述。
在一些实施例中,还提供一种电池仓储物流安全控制装置,包括处理器,该处理器用于执行前述电池仓储物流安全控制方法。
在一些实施例中,还提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行前述电池仓储物流安全控制方法。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (10)
1.一种电池仓储物流安全控制方法,由处理器执行,包括:
持续执行预设安全控制方法,所述预设安全控制方法至少包括第一安全控制方法和第二安全控制方法;
所述第一安全控制方法包括:
监测入库请求,响应于接收到所述入库请求,获取待入库电池的电池数据;
基于所述电池数据,确定目标存储区域;
所述第二安全控制方法包括:
对所述电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;
基于所述多维度安全信息,确定是否存在异常对象;
响应于存在所述异常对象,向用户发出提示信息,并对所述异常对象进行处理。
2.如权利要求1所述的电池仓储物流安全控制方法,其特征在于,所述基于所述电池数据,确定目标存储区域,包括:
基于所述电池数据,确定所述待入库电池的安全度,所述安全度包括第一安全度和第二安全度,所述第一安全度相关于电池自有特性,所述第二安全度相关于电池电量特性;
基于所述安全度,确定所述目标存储区域。
3.如权利要求2所述的电池仓储物流安全控制方法,其特征在于,所述目标存储区域包括目标货架中的目标仓储单元;
所述基于所述安全度,确定目标存储区域,包括:
基于所述第一安全度,确定所述目标货架;
基于所述第二安全度,确定所述目标仓储单元。
4.如权利要求1所述的电池仓储物流安全控制方法,其特征在于,所述基于所述多维度安全信息,确定是否存在异常对象,包括:
基于所述多维安全信息,确定电池的电池异常度和货架的货架异常度;
判断所述电池的所述电池异常度是否满足第一异常判定条件,响应于满足所述第一异常判定条件,确定所述电池为异常对象;
判断所述货架的所述货架异常度是否满足第二异常判定条件,响应于满足所述第二异常判定条件,确定所述货架为异常对象。
5.一种电池仓储物流安全控制系统,包括获取模块、第一确定模块、采集模块、第二确定模块和处理模块;
所述获取模块用于监测入库请求,响应于接收到所述入库请求,获取待入库电池的电池数据;
所述第一确定模块用于基于所述电池数据,确定目标存储区域;
所述采集模块用于对所述电池仓库中的电池进行监控,采集多维度安全信息;
所述第二确定模块用于基于所述多维度安全信息,确定是否存在异常对象;
所述处理模块用于响应于存在所述异常对象,向用户发出提示信息,并对所述异常对象进行处理。
6.如权利要求1所述的电池仓储物流安全控制系统,其特征在于,所述第一确定模块进一步用于:
基于所述电池数据,确定所述待入库电池的安全度,所述安全度包括第一安全度和第二安全度,所述第一安全度相关于电池自有特性,所述第二安全度相关于电池电量特性;
基于所述安全度,确定所述目标存储区域。
7.如权利要求6所述的电池仓储物流安全控制系统,其特征在于,所述目标存储区域包括目标货架中的目标仓储单元;
所述基于所述安全度,确定目标存储区域,包括:
基于所述第一安全度,确定所述目标货架;
基于所述第二安全度,确定所述目标仓储单元。
8.如权利要求5所述的电池仓储物流安全控制系统,其特征在于,所述第二确定模块进一步用于:
基于所述多维安全信息,确定电池的电池异常度和货架的货架异常度;
判断所述电池的所述电池异常度是否满足第一异常判定条件,响应于满足所述第一异常判定条件,确定所述电池为异常对象;
判断所述货架的所述货架异常度是否满足第二异常判定条件,响应于满足所述第二异常判定条件,确定所述货架为异常对象。
9.一种电池仓储物流安全控制装置,包括处理器,所述处理器用于执行权利要求1~4中任一项所述的电池仓储物流安全控制方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行如权利要求1~4任一项所述的电池仓储物流安全控制方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106371023A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-02-01 | 林飞 | 锂电池安全储存装置及储存方法 |
CN107993034A (zh) * | 2017-11-26 | 2018-05-04 | 合肥国盛电池科技有限公司 | 一种锂电池智能管理系统 |
CN109733780A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-10 | 蔚来汽车有限公司 | 动力电池智能仓储系统和方法 |
CN111624910A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-04 | 广州思林杰网络科技有限公司 | 电池仓储监控装置、方法和存储介质 |
CN111932179A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-11-13 | 东风时代(武汉)电池系统有限公司 | 电池模组仓储管理方法、上位机及系统 |
CN112215532A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-12 | 南京理工大学 | 智慧仓储信息管理系统 |
CN113256865A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-08-13 | 上海兴容信息技术有限公司 | 一种智能门禁的控制方法和系统 |
CN113313421A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-08-27 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法及系统 |
CN113506055A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-15 | 广州佳帆计算机有限公司 | 物品入库方法及装置 |
CN113850242A (zh) * | 2021-11-30 | 2021-12-28 | 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 | 一种基于深度学习算法的仓储异常目标检测方法及系统 |
CN114579636A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 湖北天融信网络安全技术有限公司 | 数据安全风险预测方法、装置、计算机设备和介质 |
CN114707931A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 惠龙易通国际物流股份有限公司 | 一种基于htm的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法 |
-
2022
- 2022-12-16 CN CN202211624636.4A patent/CN116167689B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106371023A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-02-01 | 林飞 | 锂电池安全储存装置及储存方法 |
CN107993034A (zh) * | 2017-11-26 | 2018-05-04 | 合肥国盛电池科技有限公司 | 一种锂电池智能管理系统 |
CN109733780A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-10 | 蔚来汽车有限公司 | 动力电池智能仓储系统和方法 |
CN112215532A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-12 | 南京理工大学 | 智慧仓储信息管理系统 |
CN111624910A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-04 | 广州思林杰网络科技有限公司 | 电池仓储监控装置、方法和存储介质 |
CN111932179A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-11-13 | 东风时代(武汉)电池系统有限公司 | 电池模组仓储管理方法、上位机及系统 |
CN113256865A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-08-13 | 上海兴容信息技术有限公司 | 一种智能门禁的控制方法和系统 |
CN113506055A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-15 | 广州佳帆计算机有限公司 | 物品入库方法及装置 |
CN113313421A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-08-27 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法及系统 |
CN113850242A (zh) * | 2021-11-30 | 2021-12-28 | 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 | 一种基于深度学习算法的仓储异常目标检测方法及系统 |
CN114579636A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 湖北天融信网络安全技术有限公司 | 数据安全风险预测方法、装置、计算机设备和介质 |
CN114707931A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 惠龙易通国际物流股份有限公司 | 一种基于htm的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法 |
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