摘要
本发明提供一种用于锂电池储能系统火灾隐患的监控方法和控制装置,属于热失控预警技术领域,该方法包括确认锂电池的热状态参数,热状态参数用于反应锂电池在使用过程中的热量状态;根据热状态参数,确定锂电池的热控风险特征值,热控风险特征用于反应锂电池的热失控风险;根据热控风险特征值和多参数融合技术,确定反应锂电池热控风险的综合指标;根据热控风险特征值选择机器学习算法,并根据机器学习算法,确定热失控风险预测模型;采集锂电池实时的热状态参数,根据锂电池实时的热状态参数和热失控风险预测模型,确定锂电池当前的热失控状态。本发明能够预测锂电池是否即将发生热失控,提高监控精确度,及时发出预警信号,确保系统的安全运行。
技术关键词
热失控风险
机器学习算法
监控方法
热控
特征值
锂电池储能系统
检测预警方法
风险预测模型
热失控预警技术
数据清洗算法
电池表面温度
电池内部温度
皮尔逊相关系数
神经网络算法
朴素贝叶斯
随机梯度下降
深度神经网络
支持向量机
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历史故障数据
校核方法
计算机可执行指令
协方差矩阵
支路
特征分布信息
特征工程
数据
降维特征
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概率预测方法
机器学习算法
分箱
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智能评分方法
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高分子分散剂
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