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申请/专利权人：国家能源集团永州发电有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的蓄电池组运维监测方法及系统，属于蓄电池监测领域。其中方法包括：通过上位机的参数配置界面对在线监测设备进行配置；在线监测设备实时采集蓄电池组的运行数据和环境温度，确定是否发出告警，是否进行主动均衡、活化操作和在线除硫；上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息；根据不同电池组压差告警阈值和对应的电池组压差历史告警频率，以及对应的电池使用寿命，得到最佳电池组压差告警阈值；基于所述最佳电池组压差告警阈值配置所述在线监测设备。本发明能够极大的减少了人力、物力等维护成本，提高电池使用的安全性。

主权项：1.一种基于人工智能的蓄电池组运维监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、通过上位机的参数配置界面对在线监测设备进行配置，包括对蓄电池基本信息、单体电压上下限、内阻上下限、温度上限、充电电流上限、电池组电压上下限、电池组压差告警阈值、SOC下限、SOH下限、测量启动电流值、组电压取值模式、均衡控制方式、均衡度阈值、均衡时间、内阻测量模式、内阻测量周期和告警方式进行配置；S200、在线监测设备实时采集蓄电池组的运行数据和环境温度，基于配置信息确定是否发出告警，基于运行数据确定是否进行主动均衡、活化操作和在线除硫；所述运行数据包括：蓄电池组和单体电池的电压、内阻、容量、电动势和蓄电池组的充放电电流；S300、响应于上位机请求操作，在线监测设备将采集的实时或历史的运行数据和环境温度通过通信端口发送至上位机；上位机分析处理所述运行数据和环境温度，得到可视化信息并显示在上位机可视界面；所述可视化信息包括：各蓄电池组的实时状态信息、单体电池实时状态信息、放电过程中电池整组电压和单体电压的曲线、历史曲线、实时告警和历史告警信息；S400、获取不同电池组压差告警阈值和对应的电池组压差历史告警频率，以及对应的电池使用寿命作为训练数据，训练得到以电池组压差告警阈值和电池组压差告警频率作为输入，以电池使用寿命为输出的第一神经网络模型；设置告警频率最大值和电池使用寿命最小值为约束条件，基于所述第一神经网络模型和所述约束条件寻找目标函数的最大值，得到最佳电池组压差告警阈值；基于所述最佳电池组压差告警阈值配置所述在线监测设备；其中，目标函数为s＝TW，T为电池使用寿命，W为电池组压差告警频率。

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