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申请/专利权人：江苏达盈智慧科技股份有限公司

摘要：本发明公开了基于电力指纹的电池充电大模型异常识别方法，本发明涉及电池异常识别技术领域，解决了现有的技术手段往往缺乏有效的历史数据比对机制，导致无法准确地基于电流的变化趋势判断充电过程中是否存在异常的问题，本发明通过实时收集电池充电的电流数据，并与设定的标准电流进行比较，通过计算差流值和偏差值，实现对电池充电状态的细致监控。通过时段划分和长期的数据分析，能够及时识别出普通时段、微异时段和异常时段，从而在电池出现潜在风险之前提前进行预警和干预。此外，该技术能够根据电流误差范围区间对实时电流进行判断，进一步提高了故障识别的准确性，可以有效预防电池充电过程中可能出现的过载或微弱电流问题。

主权项：1.基于电力指纹的电池充电大模型异常识别方法，其特征在于，包括：步骤一：选中对应需要被分析的电力指纹采集器，设定标准电流，记作Is，并实时收集电池充电的实时电流，记作Ib；其中标准电流的设定由专业人员进行设定；步骤二：接着进行时段划分，将一天划分为X个时间段，将X个时间段在预设时间T内进行分析，分别将X个时间段划分为普通时段、微异时段和异常时段，其中，预设时间T指代为从当下时间起算往前推s天这一时间段，s为预设值，具体由专业的工作人员进行设定；步骤三：确定普通时段、微异时段和异常时段后，在s天中随机选取一天作为选定天，通过分析选定天的普通时刻和异常时刻的偏差值，将分析结果确定为电流误差范围区间；步骤四：获取所有的普通时段、微异时段和异常时段，通过电力指纹采集器采集根据时段的性质分别间隔不同的时间采集实时电流，确定电流实时检测；步骤五：通过电力指纹采集器将测得的实时电流，记作Ir，与电流误差范围区间G进行判断，根据判断结果确定实时电流Is的是否生成预警信号，并将生成的预警信号发送至平台控制中心；步骤二中，划分为普通时段、微异时段和异常时段的具体方式为：S1：在X个时间段中设定间隔t1时间进行采集实时电流Ib；S2：随后任意选取一个时间段，采集实时电流Ib，计算实时电流Ib与标准电流Is的绝对值，即|Ib-Is|，并将计算的结果记作差流值Hi，接着获取该时间段所有的差流值Hi，其中，0i≦n，n表示为时间段内采集到的所有差流值的个数，n≥1；S3：获取n个差流值Hi的平均值Hp，随后通过公式：得到该时段的偏差值Uk；S4：接着获取该时间段往前推s天中每天的偏差值Uk，其中，1≦k≦s，k表示该时间段在s天中任意一个偏差值；S5：随后取s个偏差值Uk的平均值，记作Up，对Up进行判定，当Up预设值P时，将时间段定义为普通时段；在步骤S5中还包括：当Up≥预设值P时，获取大于平均值Up的偏差值Uk，并进行从大到小的排序，依次选取排序最前的Uk与Up进行相差计算，即Uk-Up，并将计算的结果标记为Ug，判断Ug与预设值M1的大小，当Ug≥M1，自动生成“1”，最后统计“1”的个数Y1，当Y1≥预设值Y2时，将该时间段定义为异常时段；当Y1Y2时，将该时间段定义为微异时段。

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