摘要
本发明公开了基于人工智能的蓄电池组运维监测方法及系统,属于蓄电池监测领域。其中方法包括:通过上位机的参数配置界面对在线监测设备进行配置;在线监测设备实时采集蓄电池组的运行数据和环境温度,确定是否发出告警,是否进行主动均衡、活化操作和在线除硫;上位机分析处理所述运行数据和环境温度,得到可视化信息;根据不同电池组压差告警阈值和对应的电池组压差历史告警频率,以及对应的电池使用寿命,得到最佳电池组压差告警阈值;基于所述最佳电池组压差告警阈值配置所述在线监测设备。本发明能够极大的减少了人力、物力等维护成本,提高电池使用的安全性。
技术关键词
在线监测设备
单体电池
历史告警信息
神经网络模型
监测方法
实时状态信息
内阻
可视化界面
在线除硫
监测系统
管理蓄电池组
机器学习算法
电压
端口
数据
剩余寿命预测
系统为您推荐了相关专利信息
智能监测方法
阻尼
振动特征
识别异常振动
机器学习模型
轻量卷积神经网络
自动生成系统
深度卷积神经网络
蒸馏
学生
火情监测方法
矿用火情监测系统
矿井环境
计算机程序指令
数据
汽车动力电池包
高压继电器
系统总成
电池管理系统
车辆控制单元