CN117563184B - 一种基于物联网的储能消防控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的储能消防控制系统，具体涉及物联网技术领域，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块、系统监测模块、系统控制模块，以及系统执行模块；通过数据分析模块，构建神经网络模型对数据进行分析，能够准确判断储能PACK的异常类型和发展趋势；通过系统监测模块计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，实现分级报警，提高系统的响应速度和准确性；通过系统控制模块根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略；通过系统执行模块执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息，实现系统的闭环控制和管理，提高系统的可靠性和可维护性。

Description

一种基于物联网的储能消防控制系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于物联网的储能消防控制系统。
背景技术
随着可再生能源的发展、电动汽车的普及以及工商业用电量的增加，储能设备的需求日益增长。
储能设备在运行过程中可能出现故障，导致火灾事故的发生，为了确保储能设备的安全运行，需要对储能设备进行有效的消防保护，因此现有的消防系统通过设置传感器，监测储能设备的运行，从而及时处理火灾事故，防止火灾事故蔓延，造成严重的财产损失和人员伤亡。
然后，现有的消防系统主要针对整个储能舱或其构筑物进行空间级消防，对于储能设备的PACK级别消防保护尚不完善，不能够及时预测潜在的异常风险，缺乏对电池组健康度的综合评估和预测能力，无法准确判断电池组的异常类型和发展趋势，缺乏智能化决策支持处理异常，因此，需要一种能够实时监测和预警储能PACK异常情况的消防控制系统。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于物联网的储能消防控制系统，通过数据采集模块采集储能PACK的原始数据；通过数据预处理模块对采集到的原始数据进行预处理；通过数据分析模块，构建神经网络模型对预处理后的数据进行分析，能够准确判断储能PACK的异常类型和发展趋势，为系统提供全面的健康度评估和预测能力；通过系统监测模块根据储能PACK的健康度指数、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，实现分级报警，提高系统的响应速度和准确性；通过系统控制模块根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略；通过系统执行模块执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息，实现系统的闭环控制和管理，提高系统的可靠性和可维护性，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的储能消防控制系统，包括：
数据采集模块：用于采集储能PACK的原始数据，并传输给数据预处理模块进行处理和分析；所述原始数据包括电池组温度、电池组湿度、电池箱内气体浓度、电池组电量、电池组充电电流、电池组放电电流、电池组放电电压、电池组振动，以及电池箱内压力数据；
数据预处理模块：用于对采集到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和校准操作；
数据分析模块：用于对预处理后的数据进行分析，通过构建神经网络模型，识别异常类型数据判断异常类型，并预测异常类型数据发展趋势；
系统监测模块包括参数计算单元和故障报警单元；所述参数计算单元用于根据储能PACK的预处理后的数据，计算储能PACK的健康度指数；所述故障报警单元用于根据储能PACK的健康度指数、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，传输至系统控制模块；
系统控制模块：用于接收系统监测模块传输的数据，根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略；
系统执行模块：用于执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息。
在一个优选的实施方式中，所述数据分析模块的具体分析过程为：
A1、根据不同的异常类型，对预处理后的数据进行标记和分类，得到异常类型数据；所述异常类型数据包括温度异常数据、湿度异常数据、气体浓度异常数据、电池状态异常数据，以及振动异常数据；
A2、从异常类型数据中提取温度特征、湿度特征、气体浓度特征、电池状态特征，以及振动特征；所述温度特征包括平均温度、温度变化率和温度梯度；所述湿度特征包括平均湿度和湿度变化率；所述气体浓度特征包括平均氧气浓度、平均烟雾浓度和平均有害气体浓度；所述电池状态特征包括电池容量、电池内阻和电压变化；所述振动特征包括振动幅度和振动频率；
A3、根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型；
A4、使用测试集评估模型的性能，包括准确度、精确度和召回率指标；根据评估结果对网络架构和超参数进行调整，以优化模型的性能；
A5、将完成训练和调优的模型部署到实际应用中，用于处理未知数据并识别异常类型数据，从而判断异常类型；
A6、采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势。
在一个优选的实施方式中，所述根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型，其处理过程如下：
A31、将包含各种异常类型样本的数据集划分为训练集和测试集；
A32、设计神经网络的结构，根据所提取的特征，确定神经网络的输入层节点数量为13，每个节点对应一个特征；确定神经网络中隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量；对于每个神经元，选择Sigmoid激活函数；选择随机梯度下降算法训练神经网络模型；
A33、使用训练集对神经网络模型进行训练，其处理过程如下：
A331、根据网络结构中每层的节点数量初始化权重和偏置，从标准正态分布中随机采样初始化权重，将偏置初始化为零；
A332、将训练集的特征数据输入到网络中，通过每一层的参数计算出每个神经元的激活值，在隐藏层和输出层之间执行这个前向传播过程；
A333、在前向传播后，将模型的预测结果ypr与实际标签ytr进行比较，计算损失函数Loss，，其中A表示样本数量；
A334、使用反向传播算法将误差信号从输出层向隐藏层进行传播，并利用链式法则计算每个参数的梯度；
A335、采用随机梯度下降算法，根据计算得到的梯度更新各层之间的权重和偏置；
A336、重复执行步骤A332至步骤A335，直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件。
在一个优选的实施方式中，所述采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势，其处理过程如下：
A61、将异常类型数据按照时间顺序排列，并选择每一分钟为时间间隔，作为自回归移动平均模型的时间单位；
A62、通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图，确定自回归移动平均模型的阶数g和h；其中阶数g表示自回归项的数量，阶数h表示移动平均项的数量；
A63、使用选定的g和h值，在历史数据上拟合自回归移动平均模型；
A64、对拟合的自回归移动平均模型进行诊断，检查残差是否符合白噪声假设；
A65、使用已训练的自回归移动平均模型对未来的异常类型数据进行预测；根据历史观测值和模型参数，使用递归的方式生成未来的预测值，并得到异常类型数据发展趋势预测值。
在一个优选的实施方式中，所述参数计算单元的具体处理过程为：
B1、根据储能PACK预处理后的数据，计算充电/放电比、能量效率、循环效率、充电时间恢复系数，以及自放电率；
B2、根据充电/放电比Bcf、能量效率Xnl、循环效率Xxh、充电时间恢复系数Xcs，以及自放电率Lzfd，计算储能PACK的健康度指数ZJK，
，其中ta和tb分别表示定义积分的时间范围的起始时间和结束时间，α、β、γ、δ、ε表示各项的比例系数，k表示自放电率的调整因子。
在一个优选的实施方式中，所述故障报警单元的具体处理过程为：
C1、根据储能PACK的健康度指数ZJK进行归一化处理，将其转换到0到1的范围内；所述归一化的具体计算公式为：，其中ZJKmin表示健康度指数ZJK的最小值，ZJKmax表示健康度指数ZJK的最大值；
C2、根据异常类型数据的数量和严重程度，给予不同等级的权重，将异常程度权重记为ui；
C3、综合储能PACK的健康度指数GZJK、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数U，，其中D表示异常类型数据的数量，每个异常类型数据都有对应的权重ui和发展趋势预测值Gi；
C4、将储能PACK的异常程度系数U与预先设定的异常程度阈值U阈进行判断对比，若U＞U阈则将当前异常类型数据标记为一级报警信息传输至系统控制模块，若U≤U阈则将当前异常类型数据标记为二级报警信息传输至系统控制模块。
在一个优选的实施方式中，所述系统控制模块的具体处理方式为：若报警信息为一级报警信息，则根据异常类型和预先设定的灭火装置控制逻辑，启动灭火装置以扑灭潜在的火灾或热事件；通过声音、光闪方式向人员发出警报信号，提醒储能PACK出现严重异常；将储能PACK从系统中隔离，切断与其他设备的连接；若报警信息为二级信息，则根据异常类型数据和异常类型数据的发展趋势预测值，调整储能PACK的运行参数；安排维护人员进行检修、维护或更换相关部件；通过显示屏、手机应用方式向相关人员发送提示信息，提醒储能PACK存在异常，需要关注和处理。
本发明的技术效果和优点：
本发明通过数据采集模块采集储能PACK的原始数据；通过数据预处理模块对采集到的原始数据进行预处理；通过数据分析模块，构建神经网络模型对预处理后的数据进行分析，能够准确判断储能PACK的异常类型和发展趋势，为系统提供全面的健康度评估和预测能力，有助于提高消防监督与管理水平，并为防火监督管理和灭火救援提供数据支撑；通过系统监测模块根据储能PACK的健康度指数、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，实现分级报警，提高系统的响应速度和准确性；通过系统控制模块根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略；通过系统执行模块执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息，实现系统的闭环控制和管理，提高系统的可靠性和可维护性，在大规模和分布式储能电站、移动式储能车、备用电源储能站等应用场景中，该系统具有显著的优势，将智慧与消防有机融合，实现了灭火救援和火灾防控的智能化，为提高消防安全提供了新的解决方案。
附图说明
图1为本发明的整体结构框图。
图2为本发明的系统监测模块结构框图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1-图2所示的一种基于物联网的储能消防控制系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块、系统监测模块、系统控制模块，以及系统执行模块；
所述数据采集模块用于采集储能PACK的原始数据，并传输给数据预处理模块进行处理和分析；所述原始数据包括电池组温度、电池组湿度、电池箱内气体浓度、电池组电量、电池组充电电流、电池组放电电流、电池组放电电压、电池组振动，以及电池箱内压力数据；
本实施需要具体说明的是，所述数据采集模块的具体采集方式为：将传感器设置在电池组周围和电池箱内，采集储能PACK的原始数据，将采集到的数据进行数字化和编码，通过无线通信方式将数据传输给数据预处理模块；
所述数据预处理模块用于对采集到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和校准操作，以提高后续数据分析的准确性和可靠性；所述去除噪声、滤波和校准操作属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
所述数据分析模块用于对预处理后的数据进行分析，通过构建神经网络模型，识别异常类型数据判断异常类型，并预测异常类型数据发展趋势，帮助系统做出更精准的判断和决策，以便及时启动灭火装置；
本实施需要具体说明的是，所述数据分析模块的具体分析过程为：
A1、根据不同的异常类型，对预处理后的数据进行标记和分类，得到异常类型数据；所述异常类型数据包括温度异常数据、湿度异常数据、气体浓度异常数据、电池状态异常数据，以及振动异常数据；例如，对温度异常数据、湿度异常数据和气体浓度异常数据分别标记为“温度异常数据”、“湿度异常数据”和“气体浓度异常数据”；
A2、从异常类型数据中提取温度特征、湿度特征、气体浓度特征、电池状态特征，以及振动特征；所述温度特征包括平均温度、温度变化率和温度梯度；所述湿度特征包括平均湿度和湿度变化率；所述气体浓度特征包括平均氧气浓度、平均烟雾浓度和平均有害气体浓度；所述电池状态特征包括电池容量、电池内阻和电压变化；所述振动特征包括振动幅度和振动频率；
所述平均温度Pw的计算公式具体为：，其中wi表示第i个样本的温度值，n表示采集的温度样本总数；
所述温度变化率Lw的计算公式具体为：，其中W2-W1表示连续两个时间点的温度值，△t表示时间间隔；
所述温度梯度Tdw的计算公式具体为：，其中Ti+1表示第i+1个节点的温度值，Ti表示第i个节点的温度值，△x表示节点之间的间距；其中节点是指温度传感器在空间上的位置；
所述平均湿度Ps的计算公式具体为：，其中si表示第i个样本的湿度值，m表示采集的湿度样本总数；
所述湿度变化率Ls的计算公式具体为：，其中S2-S1表示电池组连续两个时间点的湿度值，△t表示时间间隔；
所述平均氧气浓度Dy的计算公式具体为：，其中yi表示第i个样本的氧气浓度，q表示采集的氧气浓度样本总数；
所述平均烟雾浓度Dw的计算公式具体为：，其中ywi表示第i个样本的烟雾浓度，a表示采集的烟雾浓度样本总数；
所述平均有害气体浓度Dyh的计算公式具体为：，其中yhi表示第i个样本的有害气体浓度，b表示采集的有害气体浓度样本总数；
所述电池容量Cdr的计算公式具体为：，其中l表示电池组充电电流，tc表示电池组充电时间；
所述电池内阻Cdn的计算公式具体为：，其中V1表示电池组放电开始的电压，V2表示电池组放电结束的电压，l2表示电池组放电电流；
所述电压变化Cdb的计算公式具体为：，其中Va-Vb表示电池组连续两个时间点的电压，△t表示时间间隔；
所述振动频率Zp的计算公式具体为：，其中pi表示振动信号的采样值，N表示采样点的总数；
所述振动频率通过对振动信号进行傅里叶变换，找出主要频率成分；所述傅里叶变换将时域的振动信号转换为频域，最大峰值对应的频率就是主要频率成分，属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
A3、根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型，以便模型能够学习不同异常类型的特征和模式；其处理过程如下：
A31、将包含各种异常类型样本的数据集划分为训练集和测试集；其中训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能；
A32、设计神经网络的结构，根据所提取的特征，确定神经网络的输入层节点数量为13，每个节点对应一个特征；确定神经网络中隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量；对于每个神经元，选择Sigmoid激活函数；选择随机梯度下降算法训练神经网络模型；
A33、使用训练集对神经网络模型进行训练，其处理过程如下：
A331、根据网络结构中每层的节点数量初始化权重和偏置，从标准正态分布中随机采样初始化权重，将偏置初始化为零；
A332、将训练集的特征数据输入到网络中，通过每一层的参数计算出每个神经元的激活值，在隐藏层和输出层之间执行这个前向传播过程；
假设输入特征数据为c，第l层的权重为rl，第l层的偏置为vl，第l层的激活函数为fl，则第o+1层的神经元激活值通过以下公式计算：
，/>，其中Jo+1表示第o+1层神经元的加权和，Mo+1表示第o+1层神经元的输出值，Mo表示第o层神经元的输出值，ro+1表示第o+1层的权重矩阵，vo+1表示第o+1层的偏置项；
A333、在前向传播后，将模型的预测结果ypr与实际标签ytr进行比较，计算损失函数Loss，，其中A表示样本数量；
A334、使用反向传播算法将误差信号从输出层向隐藏层进行传播，并利用链式法则计算每个参数的梯度；其中反向传播算法、链式法则属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
A335、采用随机梯度下降算法，根据计算得到的梯度更新各层之间的权重和偏置；其中随机梯度下降算法属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
A336、重复执行步骤A332至步骤A335，直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件；
A4、使用测试集评估模型的性能，包括准确度、精确度和召回率指标；根据评估结果对网络架构和超参数进行调整，以优化模型的性能；
A5、将完成训练和调优的模型部署到实际应用中，用于处理未知数据并识别异常类型数据，从而判断异常类型；例如，通过模型识别出输入数据是否存在异常类型数据，若存在温度异常数据，则输出温度异常结果；
A6、采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势，以便做出及时的响应和决策；其处理过程如下：
A61、将异常类型数据按照时间顺序排列，并选择每一分钟为时间间隔，作为自回归移动平均模型的时间单位；
A62、通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图，确定自回归移动平均模型的阶数g和h；其中阶数g表示自回归项的数量，阶数h表示移动平均项的数量，根据自相关图和偏自相关图的截尾情况，估计出最佳的g和h值；其中自相关图展示了时间序列与其延迟版本之间的相关性，如果自相关图在某个延迟点后迅速截尾至零，则意味着可以使用自回归模型，而阶数g可以由最后一个非零自相关系数的延迟点确定；偏自相关图显示了两个时间序列之间消除了其他延迟项影响后的相关性，如果偏自相关图在某个延迟点后迅速截尾至零，则意味着可以使用移动平均模型，而阶数h可以由最后一个非零偏自相关系数的延迟点确定；综合考虑自相关图和偏自相关图的截尾情况，自相关图在某个延迟点后迅速截尾至零，并且偏自相关图在该延迟点后也迅速截尾至零时，此时为最佳的g和h值；
A63、使用选定的g和h值，在历史数据上拟合自回归移动平均模型；具体使用最大似然估计确定模型的参数，属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
A64、对拟合的自回归移动平均模型进行诊断，检查残差是否符合白噪声假设，即是否具有随机性和平稳性，通过检查残差的自相关图和偏自相关图，进行Ljung-Box检验方法评估模型的适应性；所述对拟合的自回归移动平均模型进行诊断，属于现有技术手段，因此本实施例未做出具体说明；
A65、使用已训练的自回归移动平均模型对未来的异常类型数据进行预测；根据历史观测值和模型参数，使用递归的方式生成未来的预测值，并得到异常类型数据发展趋势预测值；通过使用已训练的自回归移动平均模型对未来的异常类型数据进行预测，可以得到一系列预测值，表示异常类型数据在未来时间点上的发展趋势；
所述系统监测模块包括参数计算单元和故障报警单元；所述参数计算单元用于根据储能PACK的预处理后的数据，计算储能PACK的健康度指数；所述故障报警单元用于根据储能PACK的健康度指数、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，传输至系统控制模块；有助于及时发现异常情况并采取报警等级划分，以确保报警信息的归类和实现快速预警，减少报警信息的混乱；
本实施需要具体说明的是，所述参数计算单元的具体处理过程为：
B1、根据储能PACK预处理后的数据，计算充电/放电比、能量效率、循环效率、充电时间恢复系数，以及自放电率；
所述充电/放电比Bcf的计算公式为：，其中cn表示充电能量，fn表示放电能量，充电/放电比反映储能PACK在使用过程中的充放电平衡性；
所述能量效率Xnl的计算公式为：，其中ynl表示从储能PACK中提取的有用能量，znl表示输入的总能量，能量效率表示储能PACK在能量转换过程中的损耗情况；
所述循环效率Xxh的计算公式为：，其中scn表示第i次充放电循环中输出的能量，srn表示第i次充放电循环中输入的能量，H表示充放电循环的次数，循环效率用于评估储能PACK在充放电循环中的能量转换效率；
所述充电时间恢复系数Xcs的计算公式为：，其中Tc表示储能PACK充满电时的时间，Tf表示储能PACK放电至80%电池容量时的时间，△SOC表示储能PACK在放电状态下的电荷损失，充电时间恢复系数用于评估储能PACK的充电速度和恢复能力；
所述自放电率Lzfd的计算公式为：，其中SOCt表示在时间t处的电荷状态，SOC0表示初始时间点的电荷状态，△tc表示两个时间点之间的时间差，自放电率用于评估储能PACK在闲置状态下的电荷保持能力；
B2、根据充电/放电比Bcf、能量效率Xnl、循环效率Xxh、充电时间恢复系数Xcs，以及自放电率Lzfd，计算储能PACK的健康度指数ZJK，
，其中ta和tb分别表示定义积分的时间范围的起始时间和结束时间，α、β、γ、δ、ε表示各项的比例系数，k表示自放电率的调整因子；比例系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于比例系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可；
需要说明的是，储能PACK的健康度指数计算公式中，通过取对数，将充电/放电比的范围映射到更广泛的值域内，使其影响程度更加平衡；通过使用平方根函数，将能量效率的变化从线性关系转换为非线性关系，以更好地反映能量效率对健康度的影响；通过将循环效率与1的差值相乘，可以将循环效率的变化转化为正向的健康度影响；通过取倒数，可以将充电时间恢复系数的变化转化为正向的健康度影响；通过应用指数函数，可以将自放电率的变化从线性关系转换为非线性关系，并使其影响程度逐渐减小；
本实施需要具体说明的是，所述故障报警单元的具体处理过程为：
C1、根据储能PACK的健康度指数ZJK进行归一化处理，将其转换到0到1的范围内；所述归一化的具体计算公式为：，其中ZJKmin表示健康度指数ZJK的最小值，ZJKmax表示健康度指数ZJK的最大值；
C2、根据异常类型数据的数量和严重程度，给予不同等级的权重，将异常程度权重记为ui；
需要说明的是，所述给与不同等级的权重是指在实际应用中根据特定需求和领域知识，确定不同异常类型数据的权重；例如，根据储能PACK的具体情况，考虑以下因素来制定异常程度的权重：
异常类型数据的类型：根据异常类型数据涉及的参数、传感器信息等，判断其对储能PACK安全性和性能的影响程度，并相应地给予更高或更低的权重；
异常类型数据的数量：考虑异常类型数据的出现次数，较多的异常类型数据可能对储能PACK的健康度产生更大的影响，因此可以给予更高的权重；
异常类型数据的严重程度：根据异常类型数据的程度或级别，例如警告、错误，给予不同的权重，严重程度较高的异常类型数据可能会导致更大的安全风险或性能损失，因此应给予更高的权重；
C3、综合储能PACK的健康度指数GZJK、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数U，，其中D表示异常类型数据的数量，每个异常类型数据都有对应的权重ui和发展趋势预测值Gi；预测值为与当前时间点对应的发展趋势预测值；由于异常类型数据的发展趋势预测值是根据历史观测值和模型参数进行预测的，它通常是一个随时间变化的序列，每个时间点上都有对应的预测值，因此，在计算异常程度系数U时，需要使用与当前时间点对应的发展趋势预测值；
C4、将储能PACK的异常程度系数U与预先设定的异常程度阈值U阈进行判断对比，若U＞U阈则将当前异常类型数据标记为一级报警信息传输至系统控制模块，若U≤U阈则将当前异常类型数据标记为二级报警信息传输至系统控制模块；其中一级报警信息通常表示储能PACK发生了较严重的异常情况，需要及时采取控制措施来防止进一步发展；二级报警信息通常表示储能PACK存在一些轻微的异常，但还未达到临界状态；其中预先设定的异常程度阈值U阈，可依据具体情况具体设定，本实施例不对具体数据做具体限定；
所述系统控制模块用于接收系统监测模块传输的数据，根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略，以适应不同的火灾情况和需求，帮助系统做出更精准的判断和决策，确保储能PACK的安全运行；所述一级报警信息或二级报警信息包括异常类型、异常类型数据和异常发生时间；
本实施需要具体说明的是，所述系统控制模块的具体处理方式为：若报警信息为一级报警信息，则根据异常类型和预先设定的灭火装置控制逻辑，启动灭火装置以扑灭潜在的火灾或热事件；通过声音、光闪方式向人员发出警报信号，提醒储能PACK出现严重异常；将储能PACK从系统中隔离，切断与其他设备的连接，以避免异常的进一步扩散；若报警信息为二级信息，则根据异常类型数据和异常类型数据的发展趋势预测值，调整储能PACK的运行参数，如温度设定值、湿度控制策略、气体浓度阈值等，以减少异常的影响；安排维护人员进行检修、维护或更换相关部件，以修复异常情况或预防未来的异常发生；通过显示屏、手机应用方式向相关人员发送提示信息，提醒储能PACK存在异常，需要关注和处理；
所述系统执行模块用于执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：包括：
数据采集模块：用于采集储能PACK的原始数据，并传输给数据预处理模块进行处理和分析；所述原始数据包括电池组温度、电池组湿度、电池箱内气体浓度、电池组电量、电池组充电电流、电池组放电电流、电池组放电电压、电池组振动，以及电池箱内压力数据；
数据预处理模块：用于对采集到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和校准操作；
数据分析模块：用于对预处理后的数据进行分析，通过构建神经网络模型，识别异常类型数据判断异常类型，并预测异常类型数据发展趋势；
系统监测模块包括参数计算单元和故障报警单元；所述参数计算单元用于根据储能PACK的预处理后的数据，计算储能PACK的健康度指数；所述故障报警单元用于根据储能PACK的健康度指数、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数，根据异常程度系数划分异常报警等级，传输至系统控制模块；
系统控制模块：用于接收系统监测模块传输的数据，根据一级报警信息或二级报警信息，实施相应的控制策略；
系统执行模块：用于执行系统控制模块发出的指令，并向系统控制模块反馈执行结果和状态信息；
所述数据分析模块的具体分析过程为：
A1、根据不同的异常类型，对预处理后的数据进行标记和分类，得到异常类型数据；所述异常类型数据包括温度异常数据、湿度异常数据、气体浓度异常数据、电池状态异常数据，以及振动异常数据；
A2、从异常类型数据中提取温度特征、湿度特征、气体浓度特征、电池状态特征，以及振动特征；所述温度特征包括平均温度、温度变化率和温度梯度；所述湿度特征包括平均湿度和湿度变化率；所述气体浓度特征包括平均氧气浓度、平均烟雾浓度和平均有害气体浓度；所述电池状态特征包括电池容量、电池内阻和电压变化；所述振动特征包括振动幅度和振动频率；
A3、根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型；
A4、使用测试集评估模型的性能，包括准确度、精确度和召回率指标；根据评估结果对网络架构和超参数进行调整，以优化模型的性能；
A5、将完成训练和调优的模型部署到实际应用中，用于处理未知数据并识别异常类型数据，从而判断异常类型；
A6、采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述根据包含各种异常类型样本的数据集和提取的特征，通过神经网络建立神经网络模型，其处理过程如下：
A31、将包含各种异常类型样本的数据集划分为训练集和测试集；
A32、设计神经网络的结构，根据所提取的特征，确定神经网络的输入层节点数量为13，每个节点对应一个特征；确定神经网络中隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量；对于每个神经元，选择Sigmoid激活函数；选择随机梯度下降算法训练神经网络模型；
A33、使用训练集对神经网络模型进行训练，其处理过程如下：
A331、根据网络结构中每层的节点数量初始化权重和偏置，从标准正态分布中随机采样初始化权重，将偏置初始化为零；
A332、将训练集的特征数据输入到网络中，通过每一层的参数计算出每个神经元的激活值，在隐藏层和输出层之间执行这个前向传播过程；
A333、在前向传播后，将模型的预测结果ypr与实际标签ytr进行比较，计算损失函数Loss，，其中A表示样本数量；
A334、使用反向传播算法将误差信号从输出层向隐藏层进行传播，并利用链式法则计算每个参数的梯度；
A335、采用随机梯度下降算法，根据计算得到的梯度更新各层之间的权重和偏置；
A336、重复执行步骤A332至步骤A335，直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述采用自回归移动平均模型，预测异常类型数据未来的发展趋势，其处理过程如下：
A61、将异常类型数据按照时间顺序排列，并选择每一分钟为时间间隔，作为自回归移动平均模型的时间单位；
A62、通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图，确定自回归移动平均模型的阶数g和h；其中阶数g表示自回归项的数量，阶数h表示移动平均项的数量；
A63、使用选定的g和h值，在历史数据上拟合自回归移动平均模型；
A64、对拟合的自回归移动平均模型进行诊断，检查残差是否符合白噪声假设；
A65、使用已训练的自回归移动平均模型对未来的异常类型数据进行预测；根据历史观测值和模型参数，使用递归的方式生成未来的预测值，并得到异常类型数据发展趋势预测值。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述参数计算单元的具体处理过程为：
B1、根据储能PACK预处理后的数据，计算充电/放电比、能量效率、循环效率、充电时间恢复系数，以及自放电率；
B2、根据充电/放电比Bcf、能量效率Xnl、循环效率Xxh、充电时间恢复系数Xcs，以及自放电率Lzfd，计算储能PACK的健康度指数ZJK，
，其中ta和tb分别表示定义积分的时间范围的起始时间和结束时间，α、β、γ、δ、ε表示各项的比例系数，k表示自放电率的调整因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述故障报警单元的具体处理过程为：
C1、根据储能PACK的健康度指数ZJK进行归一化处理，将其转换到0到1的范围内；所述归一化的具体计算公式为：，其中ZJKmin表示健康度指数ZJK的最小值，ZJKmax表示健康度指数ZJK的最大值；
C2、根据异常类型数据的数量和严重程度，给予不同等级的权重，将异常程度权重记为ui；
C3、综合储能PACK的健康度指数GZJK、异常类型数据和异常类型数据发展趋势预测值，计算储能PACK的异常程度系数U，，其中D表示异常类型数据的数量，每个异常类型数据都有对应的权重ui和发展趋势预测值Gi；
C4、将储能PACK的异常程度系数U与预先设定的异常程度阈值U阈进行判断对比，若U＞U阈则将当前异常类型数据标记为一级报警信息传输至系统控制模块，若U≤U阈则将当前异常类型数据标记为二级报警信息传输至系统控制模块。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的储能消防控制系统，其特征在于：所述系统控制模块的具体处理方式为：若报警信息为一级报警信息，则根据异常类型和预先设定的灭火装置控制逻辑，启动灭火装置以扑灭潜在的火灾或热事件；通过声音、光闪方式向人员发出警报信号，提醒储能PACK出现严重异常；将储能PACK从系统中隔离，切断与其他设备的连接；若报警信息为二级信息，则根据异常类型数据和异常类型数据的发展趋势预测值，调整储能PACK的运行参数；安排维护人员进行检修、维护或更换相关部件；通过显示屏、手机应用方式向相关人员发送提示信息，提醒储能PACK存在异常，需要关注和处理。
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