本發(fā)明涉及能源控制，特別涉及一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著能源需求的不斷增長和可再生能源的廣泛應(yīng)用，戶用儲能系統(tǒng)在日常生活中的重要性日益凸顯。然而，戶用儲能設(shè)備在使用過程中，由于各種因素的影響，其性能和壽命可能會逐漸下降，甚至出現(xiàn)故障，給用戶帶來安全隱患和經(jīng)濟(jì)損失。

2、目前，對于戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法存在諸多不足。傳統(tǒng)的檢測方式往往依賴于用戶的定期自行檢查或簡單的設(shè)備監(jiān)測，無法實時、準(zhǔn)確地獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和潛在問題。而且，這些方法在數(shù)據(jù)采集的全面性、準(zhǔn)確性以及對設(shè)備壽命的預(yù)測能力方面表現(xiàn)不佳，難以滿足用戶對儲能設(shè)備安全可靠運(yùn)行的需求。

3、此外，現(xiàn)有的檢測技術(shù)在算法的應(yīng)用上相對簡單，缺乏對復(fù)雜數(shù)據(jù)的有效處理和深度分析，無法精準(zhǔn)地判斷設(shè)備的異常狀態(tài)和預(yù)測壽命變化，同時，在通信方式和預(yù)警機(jī)制上也不夠完善，導(dǎo)致用戶不能及時獲取關(guān)鍵信息并采取相應(yīng)措施。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法及裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的至少任一問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法及裝置，包括以下步驟：

3、接收用戶設(shè)備發(fā)送的包含詳盡特征標(biāo)識信息的監(jiān)測請求，所述特征標(biāo)識信息涵蓋用戶地理位置、儲能設(shè)備型號、安裝時間、初始性能參數(shù)、日常使用模式和周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，所述周邊環(huán)境數(shù)據(jù)包括如溫度、濕度和海拔；

4、運(yùn)用預(yù)設(shè)的基于層次聚類分析且結(jié)合遺傳算法優(yōu)化的分類算法對所述監(jiān)測請求中的特征標(biāo)識信息進(jìn)行分類處理，具體公式為：其中dij表示兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)i和j之間的距離，xik和yjk分別表示數(shù)據(jù)點(diǎn)i和j在第k個維度上的值，n為維度數(shù)量，從而精準(zhǔn)獲取目標(biāo)戶用儲能設(shè)備。

5、優(yōu)選的，通過安裝在目標(biāo)戶用儲能設(shè)備上的多個高精度、高靈敏度且具備自校準(zhǔn)功能的傳感器，實時采集涵蓋電流、電壓、溫度、濕度、充放電次數(shù)、電池內(nèi)阻、能量轉(zhuǎn)化效率、電池健康狀態(tài)和設(shè)備振動頻率等多維度的檢測數(shù)據(jù)；

6、采用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波并融合粒子濾波的數(shù)據(jù)融合算法對采集到的多維度檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，擴(kuò)展卡爾曼濾波的狀態(tài)更新方程為：其中是k時刻的狀態(tài)估計值，kk是卡爾曼增益，zk是k時刻的測量值，h是測量矩陣。

7、優(yōu)選的，采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并引入注意力機(jī)制的預(yù)測算法，將處理后的檢測數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，判斷所述檢測數(shù)據(jù)是否大于或等于預(yù)設(shè)檢測數(shù)據(jù)；該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練損失函數(shù)為：其中n是樣本數(shù)量，yi是真實標(biāo)簽，是預(yù)測標(biāo)簽。

8、優(yōu)選的，當(dāng)所述檢測數(shù)據(jù)大于或等于預(yù)設(shè)檢測數(shù)據(jù)時，確認(rèn)目標(biāo)戶用儲能設(shè)備的使用壽命處于第一異常狀態(tài)，并基于模糊邏輯推理與專家系統(tǒng)相結(jié)合，同時融入深度學(xué)習(xí)的異常診斷算法生成詳細(xì)的預(yù)警信息，模糊邏輯推理算法的隸屬度函數(shù)為：其中a和b為設(shè)定的參數(shù)，x為輸入變量；

9、預(yù)警信息包括異常程度精準(zhǔn)評估和可能的故障原因，深入分析以及具有可操作性的針對性處理建議。

10、優(yōu)選的，通過多種通信方式，如藍(lán)牙、wi-fi、移動網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信和低功耗廣域網(wǎng)向用戶設(shè)備發(fā)送預(yù)警信息，以便于用戶設(shè)備對應(yīng)的用戶根據(jù)預(yù)警信息對目標(biāo)戶用儲能設(shè)備進(jìn)行及時且準(zhǔn)確的處理；

11、構(gòu)建具備數(shù)據(jù)存儲與回溯功能的數(shù)據(jù)庫，對檢測過程中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲。

12、優(yōu)選的，接收模塊、分類模塊、采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、判斷模塊和預(yù)警模塊；

13、所述接收模塊，用于接收用戶設(shè)備發(fā)送的包含詳盡特征標(biāo)識信息的監(jiān)測請求；

14、所述分類模塊，利用預(yù)設(shè)的基于層次聚類分析且結(jié)合遺傳算法優(yōu)化的分類算法對所述監(jiān)測請求中的特征標(biāo)識信息進(jìn)行分類處理，精準(zhǔn)定位目標(biāo)戶用儲能設(shè)備。

15、優(yōu)選的，所述采集模塊，通過多個高精度、高靈敏度且具備自校準(zhǔn)功能的傳感器實時采集目標(biāo)戶用儲能設(shè)備多維度的檢測數(shù)據(jù)；

16、所述數(shù)據(jù)處理模塊，運(yùn)用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波并融合粒子濾波的數(shù)據(jù)融合算法對采集到的多維度檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

17、優(yōu)選的，所述判斷模塊，采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并引入注意力機(jī)制的預(yù)測算法，將處理后的檢測數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，精確判斷所述檢測數(shù)據(jù)是否大于或等于預(yù)設(shè)檢測數(shù)據(jù)；

18、所述預(yù)警模塊，當(dāng)檢測數(shù)據(jù)異常時，基于模糊邏輯推理與專家系統(tǒng)相結(jié)合，同時融入深度學(xué)習(xí)的異常診斷算法生成全面且詳細(xì)的預(yù)警信息，并通過多種通信渠道向用戶設(shè)備發(fā)送，以輔助用戶及時有效地處理目標(biāo)戶用儲能設(shè)備的異常情況。

19、本發(fā)明的有益效果如下：

20、本發(fā)明中，通過先進(jìn)的聚類分析算法和優(yōu)化手段，能夠精準(zhǔn)獲取目標(biāo)戶用儲能設(shè)備，提高檢測的針對性和效率，利用多個高精度傳感器實時采集多維度檢測數(shù)據(jù)，全面反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，再結(jié)合融合多種濾波算法的數(shù)據(jù)融合處理方式，消除噪聲和異常值，從而提供準(zhǔn)確可靠的檢測數(shù)據(jù)。同時，采用結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及注意力機(jī)制的預(yù)測算法，能精確判斷設(shè)備壽命狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，并基于多種先進(jìn)算法生成詳細(xì)的預(yù)警信息，為用戶提供異常程度評估、故障原因分析和針對性處理建議，方便用戶及時處理。借助多種通信方式確保預(yù)警信息及時送達(dá)用戶，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)保證數(shù)據(jù)安全，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與回溯，便于后續(xù)分析和優(yōu)化。這一系列創(chuàng)新舉措不僅能夠?qū)崟r監(jiān)測和準(zhǔn)確預(yù)測設(shè)備壽命狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常，顯著減少安全事故的發(fā)生，保障用戶生命財產(chǎn)安全，還能極大提升用戶體驗，讓用戶更便捷地管理和維護(hù)戶用儲能設(shè)備，并且有助于推動戶用儲能系統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和發(fā)展，提高整體行業(yè)水平。

技術(shù)特征：

1.一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于：通過安裝在目標(biāo)戶用儲能設(shè)備上的多個高精度、高靈敏度且具備自校準(zhǔn)功能的傳感器，實時采集涵蓋電流、電壓、溫度、濕度、充放電次數(shù)、電池內(nèi)阻、能量轉(zhuǎn)化效率、電池健康狀態(tài)和設(shè)備振動頻率等多維度的檢測數(shù)據(jù)；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于：采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并引入注意力機(jī)制的預(yù)測算法，將處理后的檢測數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，判斷所述檢測數(shù)據(jù)是否大于或等于預(yù)設(shè)檢測數(shù)據(jù)；該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練損失函數(shù)為：其中n是樣本數(shù)量，yi是真實標(biāo)簽，是預(yù)測標(biāo)簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于：當(dāng)所述檢測數(shù)據(jù)大于或等于預(yù)設(shè)檢測數(shù)據(jù)時，確認(rèn)目標(biāo)戶用儲能設(shè)備的使用壽命處于第一異常狀態(tài)，并基于模糊邏輯推理與專家系統(tǒng)相結(jié)合，同時融入深度學(xué)習(xí)的異常診斷算法生成詳細(xì)的預(yù)警信息，模糊邏輯推理算法的隸屬度函數(shù)為：其中a和b為設(shè)定的參數(shù)，x為輸入變量；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于：通過多種通信方式，如藍(lán)牙、wi-fi、移動網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信和低功耗廣域網(wǎng)向用戶設(shè)備發(fā)送預(yù)警信息，以便于用戶設(shè)備對應(yīng)的用戶根據(jù)預(yù)警信息對目標(biāo)戶用儲能設(shè)備進(jìn)行及時且準(zhǔn)確的處理；

6.一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測裝置，其特征在于：包括：接收模塊、分類模塊、采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、判斷模塊和預(yù)警模塊；

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測裝置，其特征在于：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測裝置，其特征在于：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種對戶用儲能系統(tǒng)的檢測方法及裝置，涉及能源控制技術(shù)領(lǐng)域，包括接收用戶設(shè)備發(fā)送的包含詳盡特征標(biāo)識信息的監(jiān)測請求，所述特征標(biāo)識信息涵蓋用戶地理位置、儲能設(shè)備型號、安裝時間、初始性能參數(shù)、日常使用模式和周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，所述周邊環(huán)境數(shù)據(jù)包括如溫度、濕度和海拔。本發(fā)明通過先進(jìn)算法精準(zhǔn)獲取目標(biāo)設(shè)備，全面采集多維度數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理，精確預(yù)測設(shè)備壽命狀態(tài)并生成詳細(xì)預(yù)警，借助多種通信方式及時傳遞預(yù)警，利用區(qū)塊鏈保障數(shù)據(jù)安全，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫方便回溯分析，能減少安全事故，提升用戶體驗，推動行業(yè)發(fā)展。

技術(shù)研發(fā)人員：袁素淵,陳蓉,董陳林,陸松林
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市海雷新能源股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6