摘要
本发明提供了一种电化学储能系统边缘端智能诊断装置,包括集成硬件平台和显示平台。集成硬件平台由传感器阵列、数据采集单元和通信接口组成,用于实时监测电芯的电压、电流和温度,并将数据传输至显示平台。显示平台包含数据接收单元、数据处理单元、智能诊断算法模块单元和电芯级运行状态显示模块。智能诊断算法模块采用扩展卡尔曼法、遗忘因子最小二乘法和神经网络算法等技术,对电芯的SOC、内阻和SOH进行计算,并预测电芯的内短路和热失控等潜在故障,实现故障的早期预警和精确诊断。本发明可以提高储能系统的运行效率和安全性,降低维护成本,延长系统使用寿命。
技术关键词
电化学储能系统
智能诊断装置
集成硬件平台
显示平台
智能诊断算法
状态显示模块
传感器阵列
数据采集单元
电芯
热失控预测
数据处理单元
通信接口
内阻
判别模块
模块单元
清洗单元
神经网络算法
深度神经网络
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故障智能诊断方法
故障诊断模型
样本
特征向量空间
异常数据
电化学储能系统
建模仿真方法
电池模组组件
储能变流器
原电池
角膜
时间预测方法
融合特征
集成硬件平台
轻量化设备
智能诊断算法
绝缘子泄露电流
线路运行状态
电网故障监测技术
Q学习算法
诊断报告生成系统
磷酸铁锂电池
智能诊断算法
集成硬件平台
算法模块