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申请/专利权人：应急管理部天津消防研究所;天津大学

摘要：本申请公开了一种基于光纤传感器的UPS集群式测温分级预警方法及其装置，涉及数据中心UPS集群式温度监测分级预警技术领域，包括以下步骤：步骤S1：在UPS电池组件的关键监测区域表面上设置分布式光纤传感器；步骤S2：对完成安装的分布式光纤传感器进行环境适应性标定，并对标定后数据进行预处理，得到预处理标定数据；步骤S3：通过CFD仿真计算分析预处理标定数据，获得UPS电源内部及表面温度分布；步骤S4：构建包括整个UPS电源组及其运行环境的详细模型；步骤S5：采用UPS电源内部温度时序数据集训练卷积神经网络与长短期记忆神经网络相结合的预测方法得到训练预测算法。该方法采用分布式光纤传感器实时、准确地监测并预测UPS电池组的温度变化。

主权项：1.一种基于光纤传感器的UPS集群式测温分级预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在UPS电池组件的关键监测区域表面上设置分布式光纤传感器；步骤S2：对完成安装的分布式光纤传感器进行环境适应性标定，并对标定后数据进行预处理，得到预处理标定数据；步骤S3：通过CFD仿真计算分析预处理标定数据，获得UPS电源内部及表面温度分布，量化UPS电源内部温度与电源表面温度，并基于SVR算法建立温度预测模型，量化UPS电源表皮与内部温度间关系；步骤S4：构建包括整个UPS电源组及其运行环境的详细模型，该详细模型包括：UPS电源组各项参数及运行环境各项参数，详细模型模拟集群中每个电池块在运行过程中产生的热量分布，通过分析CFD模拟数据并结合量化UPS电源表皮与内部温度间关系，建立量化耦合热影响矩阵，并基于量化耦合热影响矩阵对每个UPS电源单元温度相互作用叠加热影响进行校准，得到UPS电源内部温度时序数据集；步骤S5：采用UPS电源内部温度时序数据集训练卷积神经网络与长短期记忆神经网络相结合的预测方法得到训练预测算法，在所得训练预测算法中输入参量：实时温度值、前后测量温度比值以及前后测量温度变异率，预测UPS电源组内部温度变化，输出预测结果；步骤S2中环境适应性标定包括以下步骤：步骤S21：将热电偶与分布式光纤设置于同一环境中获取温度度数，按照拉依达准则去除热电偶与分布式光纤测得温度结果中的异常值；步骤S22：根据公式（1）对热电偶测得温度T0和光纤传感器温度测试结果Tf进行处理，得到环境温度测量误差： 选取特征值：光纤传感器测得的实时温度值、前后测量温度比值以及前后测量温度变异率，使用ANN算法，建立环境测温误差最小光纤传感器的环境适应性标定模型；步骤S23：根据标定过程中获取的数据调整系统参数设置，并判断误差是否超过阈值，如果超过则重复步骤S21~22，如果未超过则结束标定；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：建立包括UPS电源及其周围环境几何模型，依据电源热特性，电源热特性包括：热传导、对流和辐射特性以及内部化学反应产生的热量，通过CFD仿真模拟获得UPS电源内部及表面温度分布；步骤S32：根据所得UPS电源内部及表面温度分布模拟结果与热电偶测量数据，量化UPS电源内部温度与电源表面温度的差值，并基于SVR算法建立温度预测模型，得到量化的UPS电源表面与内部温度关系，根据UPS电源表面与内部温度关系预测电源内部温度。

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