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申请/专利权人：烟台海博电气设备有限公司
摘要：本发明涉及锂电池热监测领域，尤其涉及一种基于VOC的锂电池组热失控监测方法及系统。该方法包括以下步骤：基于分布式传感器节点获取实时锂电池组内部VOC参数；对实时锂电池组内部VOC参数进行空间浓度分布分析，生成VOC浓度分布波动趋势数据；基于分布式传感器节点构建三维坐标系；基于VOC浓度分布波动趋势数据对三维坐标系进行空间映射，以得到平滑优化浓度分布网络；对平滑优化浓度分布网络进行全局深层卷积提取，以得到VOC浓度分布场景图；获取锂电池组多方位图像；对锂电池组多方位图像进行三维点云重构，构建锂电池组三维点云模型。本发明实现了及时，高精度的锂电池组热失控监测。
主权项：1.一种基于VOC的锂电池组热失控监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于分布式传感器节点获取实时锂电池组内部VOC参数；对实时锂电池组内部VOC参数进行空间浓度分布分析，生成VOC浓度分布波动趋势数据；步骤S2：基于分布式传感器节点构建三维坐标系；基于VOC浓度分布波动趋势数据对三维坐标系进行空间映射，以得到平滑优化浓度分布网络；对平滑优化浓度分布网络进行全局深层卷积提取，以得到VOC浓度分布场景图；步骤S3：获取锂电池组多方位图像；对锂电池组多方位图像进行关键节点识别，标记电池组组件节点；对电池组组件节点进行三维点云重构，构建锂电池组三维点云模型；步骤S4：对VOC浓度分布场景图进行浓度态势演化，生成区域浓度态势演化数据；基于预设的VOC浓度分布阈值对区域浓度态势演化数据进行异常浓度识别，以得到VOC异常浓度数据；基于VOC异常浓度数据提取异常浓度区域场景图；步骤S5：基于异常浓度区域场景图对锂电池组三维点云模型进行异常热区域定位识别，以得到异常热区域模型；对异常热区域模型进行热失控响应分析，生成电池组件热失控响应数据；步骤S6：对电池组件热失控响应数据进行风险量化评估，以生成热失控风险评估数据；基于热失控风险评估数据进行热失控决策分析，构建热失控决策策略；基于热失控决策策略进行锂电池组热失控监测作业。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台海博电气设备有限公司 一种基于VOC的锂电池组热失控监测方法及系统
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