本發(fā)明涉及儲能電池安全監(jiān)測，具體為基于智能算法的分布式電化學儲能火災報警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源發(fā)電與電網(wǎng)調(diào)度協(xié)同程度的日益提升，電化學儲能電站在削峰填谷、應急供電等方面扮演著關(guān)鍵角色。此類儲能設(shè)施通常包含大規(guī)模的電池模組陣列，覆蓋多種化學體系（如鋰離子、鈉硫、全釩液流等），并配備復雜的能量管理系統(tǒng)以應對高并發(fā)充放電要求。在長期運行環(huán)境下，不僅需要保障各級功率平衡與調(diào)度效率，更需應對溫度、濕度及負載驟變等多重外部因素的干擾。由于儲能電站多處于常年不停機狀態(tài)，單體電池若存在輕微的制造缺陷或在運行中出現(xiàn)局部材料老化，都可能誘發(fā)不可預測的微短路或劣化反應，并在蓄熱與疊加效應下逐漸演變成熱失控。倘若隱患積累而無法及時檢測，即使日常監(jiān)控保持在標稱范圍內(nèi)，也有可能在某個時刻突然爆發(fā)，引發(fā)火災、爆炸甚至全站癱瘓，給電網(wǎng)安全與財產(chǎn)安全造成巨大損失。因此，如何在早期階段便捕捉電池內(nèi)部的細微異常信號，并及時對可能的故障態(tài)勢做出前瞻性干預，已成為儲能系統(tǒng)運維領(lǐng)域的核心訴求。

2、現(xiàn)有儲能電站多依賴基本的電池管理系統(tǒng)（bms）進行閾值式報警，僅能在電壓、溫度等參數(shù)的明顯偏離時做出提示，難以及時捕捉更隱蔽的潛伏性故障。當單個模組的內(nèi)短路或材料劣化尚處早期時，參數(shù)變化往往呈現(xiàn)微小而不顯著的分布，傳統(tǒng)方法極易忽略這類“小波動信號”；同時，實際工況下故障數(shù)據(jù)的采集成本很高，導致模型訓練樣本有限，對早期故障征兆的提取與識別精度受到限制。此外，雖然已有少數(shù)研發(fā)團隊嘗試整合多源傳感器信息（例如電壓、溫度、氣體成分等），但缺乏統(tǒng)一的多模態(tài)融合與深度分析手段，難以形成對故障機制的完整刻畫；而跨系統(tǒng)聯(lián)動（如消防設(shè)備、溫控單元、能源管理系統(tǒng)）的配合機制亦未能系統(tǒng)化，往往僅在事故發(fā)生后進行被動的事后補救。

3、綜上所述，如何在容量巨大、工況復雜的大型儲能環(huán)境下，通過更靈敏的異常識別算法與更高效的聯(lián)動干預模式，實現(xiàn)對潛在熱失控的早期預警與主動防控，構(gòu)成了目前行業(yè)亟需解決的技術(shù)難題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、（一）解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于智能算法的分布式電化學儲能火災報警系統(tǒng)，針對大型儲能電站內(nèi)電池早期熱失控風險，經(jīng)實時同步采樣與噪聲過濾生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)流，應用多維度特征構(gòu)造突出內(nèi)短路或材料劣化等微弱故障征兆，利用深度學習模型精準識別并輸出預警，再與bms、ems及消防系統(tǒng)協(xié)同降載、隔離及溫控措施，在仿真環(huán)境引入進化算法或強化學習持續(xù)迭代干預策略，達成對多場景復雜工況下潛伏風險的高靈敏捕捉與快速抑制，可顯著降低漏報與誤報率，解決了背景技術(shù)中記載的技術(shù)問題。

3、（二）技術(shù)方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：基于智能算法的分布式電化學儲能火災報警系統(tǒng)，包括，將多源傳感器輸出進行在線濾波、差分插值與缺失補償，剔除隨機噪聲及嚴重誤差點，生成刻畫電池運行狀態(tài)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)流；

5、針對多源信號維度執(zhí)行多尺度小波能量分析及向量化融合，使各自隱藏特征被凸顯，并以多模態(tài)特征向量的形式輸出；

6、當多模態(tài)特征向量進入熱失控異常檢測模型訓練與異常檢測，利用有限故障樣本及正常樣本來調(diào)整雙向lstm與注意力權(quán)重，在在線階段對每一時刻計算異常評分，若其超出動態(tài)閾值則即時輸出風險預警信號；

7、若風險預警信號被觸發(fā)，對bms、ems及消防系統(tǒng)下達降載、隔離和溫控命令，通過預先設(shè)定的指令接口聯(lián)動抑爆或預充壓措施，并回傳干預數(shù)據(jù)更新熱失控異常檢測模型的閾值基線；

8、完成預定義干預并在仿真環(huán)境中啟動多輪策略優(yōu)化后，使用遺傳算法對干預動作參數(shù)進行交互試錯并評估其對安全裕度與停機代價的綜合影響，持續(xù)迭代后生成更優(yōu)干預策略。

9、進一步的，在儲能電站內(nèi)部署多種類型的傳感器，以固定時間間隔同步讀取多源傳感器信號后形成多源信號集；對多源信號集進行實時濾波并進行插值后，對濾波及補償后的所有信號進行同周期重構(gòu)，獲得預處理后數(shù)據(jù)流。

10、進一步的，獲取各傳感器輸出的預處理信號后，采用基于小波能量分布與局部趨勢分析相結(jié)合的特征構(gòu)建方式，為每個傳感器在離散時刻上的預處理信號定義健康因子。

11、進一步的，對同一傳感器在不同時刻上的健康因子進行歸集得到一維健康因子序列，當遍歷所有傳感器后得到多維健康因子集，使用健康因子序列在每個時刻通過融合運算函數(shù)得到多模態(tài)特征向量。

12、進一步的，利用多模態(tài)特征向量及其對應的時間標簽，在訓練階段組織為訓練集；

13、引入雙向循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與自注意力機制的混合框架，先用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對輸入序列進行上下文編碼，在得到隱藏表征后使用注意力模塊，計算注意力權(quán)值以突出序列中的關(guān)鍵時刻，輸出時序特征向量；

14、通過隨機梯度下降或自適應優(yōu)化算法迭代更新參數(shù)集合，直至在驗證集上收斂或達到指定指標，得到可用于在線檢測的訓練完成的熱失控異常檢測模型。

15、進一步的，在在線階段實時接收多模態(tài)特征向量后，將多模態(tài)特征向量輸入至訓練后的熱失控異常檢測模型，通過與離線訓練相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計算得到聚合向量，并輸出異常評分；

16、若異常評分不小于對應的動態(tài)閾值，則判定為存在潛在熱失控風險，立即輸出預警信號；若預警信號觸發(fā)則執(zhí)行相應的干預措施，在線檢測所產(chǎn)生的判定結(jié)果實時反饋回熱失控異常檢測模型。

17、進一步的，接收異常評分與動態(tài)閾值，并根據(jù)兩者的相對關(guān)系判定風險發(fā)生程度，其中，根據(jù)風險等級函數(shù)的返回值，與bms、ems、消防系統(tǒng)建立聯(lián)動接口：在中度風險時，向bms提交狀態(tài)監(jiān)控強化指令，在高危風險時，同時發(fā)送緊急干預指令給bms、ems和消防系統(tǒng)。

18、進一步的，在獲取風險等級判定結(jié)果后結(jié)合bms和ems的當前運行狀態(tài)信息；

19、基于風險等級給出分級執(zhí)行方案，各子系統(tǒng)需將執(zhí)行狀態(tài)實時上報至跨系統(tǒng)聯(lián)動控制單元。

20、進一步的，在中度風險時，指示bms對可疑電池模組進行降載或隔離操作，通知ems在調(diào)度層面完成負荷轉(zhuǎn)移或削峰，將消防系統(tǒng)置于待命模式；

21、在高危風險時，將對應的可疑電池模組從主回路中完全切離，或采用極限降載方式聯(lián)動溫控單元并執(zhí)行快速降溫操作，啟動消防系統(tǒng)預先充壓滅火介質(zhì)或抑爆裝置。

22、進一步的，采集各系統(tǒng)執(zhí)行后的過程數(shù)據(jù)及執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，干預后新產(chǎn)生的傳感數(shù)據(jù)與工況信息，并與異常評分記錄進行綜合分析，形成新的訓練或校驗數(shù)據(jù)集；在空閑階段，對熱失控異常檢測模型的參數(shù)或動態(tài)閾值進行小規(guī)模增量更新。

23、進一步的，沿用安全干預動作，并收集異常評分或故障概率信息后，在數(shù)字孿生平臺中構(gòu)建仿真環(huán)境，模擬電池內(nèi)部故障的演變過程以及執(zhí)行不同干預動作所帶來的狀態(tài)變化；

24、通過在仿真環(huán)境中運行干預方案，記錄對應的故障演變曲線與運行代價，獲得用于后續(xù)優(yōu)化算法訓練的多樣化試驗數(shù)據(jù)集。

25、進一步的，在仿真環(huán)境中將干預動作抽象為多維策略向量，在多輪試錯中搜索最優(yōu)干預方案，并最大化目標函數(shù)以兼顧安全性與成本控制，其中，

26、可采用遺傳算法將干預策略向量視為個體染色體，循環(huán)執(zhí)行選擇交叉、變異操作，在目標函數(shù)的指引下進化出更優(yōu)的干預方案。

27、進一步的，當遺傳算法在仿真環(huán)境達到收斂或找到最優(yōu)或次優(yōu)干預方案后，將輸出的最優(yōu)策略向量部署到真實儲能系統(tǒng)，在真實運行中，若風險等級高，則優(yōu)先調(diào)用自適應策略，動態(tài)生成或修正干預動作，并通過bms、ems及消防系統(tǒng)執(zhí)行；

28、在部署后，實時監(jiān)測干預過程中的安全性指標和運行代價指標是否與仿真時一致，并將差異數(shù)據(jù)再次回流到算法微調(diào)環(huán)節(jié)。

29、（三）有益效果

30、本發(fā)明提供了基于智能算法的分布式電化學儲能火災報警系統(tǒng)，具備以下有益效果：

31、在大型儲能電站中構(gòu)建了從多源數(shù)據(jù)采集到主動安全干預的完整技術(shù)方案，可以在早期準確識別潛在熱失控隱患并迅速采取有效措施，具體有益效果如下：

32、用高速同步采樣與在線濾波機制，全面獲取并預處理來自電壓、溫度、氣體等多路傳感器的信號，借助缺失補償和異常易除操作形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)流，為后續(xù)分析奠定了穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)；

33、依托多維度特征構(gòu)造算法，將預處理后數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為能高效表征內(nèi)短路或材料劣化跡象的關(guān)鍵健康因子，并通過統(tǒng)一的多模態(tài)特征向量將不同傳感器信息相互印證，提升了對早期微弱故障征兆的敏感度；

34、深度模型結(jié)合雙向lstm與注意力機制，既能充分挖掘序列數(shù)據(jù)的上下文依賴，又可對關(guān)鍵時刻進行聚焦，并通過異常評分或故障概率量化隱患級別；當異常評分超過動態(tài)閾值時，即時輸出預警信號，可以大大降低熱失控在萌芽期被忽視的概率；

35、借助跨系統(tǒng)聯(lián)動，通過bms（電池管理系統(tǒng)）與ems（能源管理系統(tǒng)）協(xié)同執(zhí)行降載、隔離以及溫控與消防系統(tǒng)的主動干預策略，以最短路徑將風險扼殺在早期，同時將干預過程數(shù)據(jù)回傳給深度模型進行循環(huán)校正，確保檢測精度與響應機制持續(xù)優(yōu)化；

36、通過進化算法或強化學習框架，在仿真環(huán)境或安全試驗臺中多輪試錯迭代，自動探索最優(yōu)干預動作，生成具有自適應能力的策略函數(shù)，并在驗證收斂后無縫應用于第四步的聯(lián)動模塊，極大提高了在多場景、多約束條件下的靈活度和適應性。

37、整體而言，將多模態(tài)特征向量、異常評分與動態(tài)閾值等技術(shù)特征緊密融合，從前期高質(zhì)量采集到后期自學習式干預都具備嚴謹?shù)倪壿嬨暯?，可以顯著降低漏報與誤報最大程度保護儲能設(shè)備安全，減少停機與火災風險，形成從早發(fā)現(xiàn)到快干預再到持續(xù)進化的全周期安全管理閉環(huán)。