摘要
本发明公开了一种基于BIM模型的BMS电池管理方法,涉及电池管理领域,该方法通过在数据集成阶段,将建筑物电力系统信息与电池数据进行集成,建立联合数据库,实现了数据的统一管理,同时通过传感器和物联网技术实时监测电池状态数据,并通过BIM模型展示电池状态和建筑物电力系统的运行情况,实现了对电力系统的全面监控和管理。在时序分析阶段,利用机器学习算法建立时间序列模型,预测未来电池的性能和健康状态,通过预设电池异常阙值与预测结果进行对比评估,能够及时发现并分析未来时刻的电池异常状况,提高了故障检测和处理的效率。再利用支持向量机SVM模型识别电池不同的运行模式,并通过动态规划优化充放电策略。
技术关键词
电池健康状态
电池管理方法
建筑物电力系统
电池状态数据
电池管理系统数据
充放电策略
模式识别
机器学习算法
构建时间序列模型
XML数据格式
监测电池状态
异常状况
霍尔效应传感器
电力系统模型
分析故障原因
线性回归算法
系统为您推荐了相关专利信息
锂电池健康状态
Adaboost模型
位置更新
皮尔逊相关系数
集成算法
绝缘检测方法
储能系统
构建GBDT模型
网格搜索方法
GBDT算法
联合特征提取
评估电池健康状态
充放电设备
DBSCAN聚类算法
电池健康状态评估
数据湖系统
知识图谱查询
查询交互方法
电池更换辅助设备
车辆电池
直流变换装置
蓄电池模组
电池单元
续流单元
蓄电池组