一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备

文档序号:1876718 发布日期:2021-11-23 浏览:30次 >En<

阅读说明:本技术 一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备 (Fire early warning method, fire early warning system and computer equipment ) 是由 李国庆 叶林 朱勇 刘明义 徐若晨 刘大为 曹曦 裴杰 曹传钊 汪琳 于 2021-07-31 设计创作,主要内容包括:本申请提出一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备,涉及电池储能安全分析技术领域,其中,该方法包括通过获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数;根据一类预警参数确定二类预警参数,二类预警参数为不可直接采集测量的参数;根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。采用上述方案的本申请通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。(The application provides a fire early warning method, a fire early warning system and computer equipment, and relates to the technical field of battery energy storage safety analysis, wherein the method comprises the steps of obtaining one type of early warning parameters of target equipment, wherein the one type of early warning parameters are parameters capable of being directly collected and measured; determining second-class early warning parameters according to the first-class early warning parameters, wherein the second-class early warning parameters are parameters which cannot be directly acquired and measured; and determining the firing probability of the target equipment according to the relevance coefficient score of the first-class early warning parameters and the relevance coefficient score of the second-class early warning parameters. By adopting the scheme, the accuracy of predicting the target equipment is improved by considering the fire early warning factors of directly collecting and measuring parameters and parameters which cannot be directly collected and measured, so that the occurrence probability of fire accidents is reduced.)

一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备

技术领域

本申请涉及电池储能安全分析技术领域,特别涉及一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备。

背景技术

随着新能源的大力发展,其发电过程的波动性、随机性对电力系统安全稳定运行提出重大挑战。储能作为一种可实现调峰调频、降低电力系统运行风险的技术,必将在“3060”政策背景下发挥重大作用。诸多储能技术中,电池储能技术是储能领域重要的一个分支。目前,电池储能技术基本成熟,但现有技术对电池着火预测不准确,常有着火的安全事故发生。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此,本申请的第一个目的在于提出一种火灾预警方法,通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。

本申请的第二个目的在于提出一种火灾预警系统。

本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。

为达到上述目的,本申请第一方面实施例提出了一种火灾预警方法,包括:

获取目标设备的一类预警参数,所述一类预警参数为可直接采集测量的参数;

根据所述一类预警参数确定二类预警参数,所述二类预警参数为不可直接采集测量的参数;

根据所述一类预警参数的带关联性系数评分和所述二类预警参数的带关联性系数评分,确定所述目标设备的着火概率。

可选地,在本申请的一个实施例中,所述一类预警参数包括但不限于电压、电流、温度和形变中的一种或者多种,所述二类预警参数包括但不限于内阻增加、容量衰减、健康状态、SEI膜和枝晶状态中的一种或者多种。

可选地,在本申请的一个实施例中,根据所述一类预警参数确定二类预警参数,包括:

确定与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数;

根据与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数,确定所述二类预警参数。

可选地,在本申请的一个实施例中,在根据所述一类预警参数的带关联性系数评分和所述二类预警参数的带关联性系数评分,确定所述目标设备的着火概率之前,还包括:

根据所述一类关联性系数和所述一类系统评分确定所述一类预警参数的带关联性系数评分;

确定与所述二类预警参数相匹配的二类关联性系数和二类系统评分,并根据所述二类关联性系数和所述二类系统评分确定所述二类预警参数的带关联性系数评分。

可选地,在本申请的一个实施例中,在根据所述一类关联性系数和所述一类系统评分确定所述一类预警参数的带关联性系数评分中,通过下述公式获取所述一类预警参数的带关联性系数评分:

Gi=ai·Xi

其中,Gi为与第i个一类预警参数匹配的带关联性系数评分,ai为与第i个一类预警参数匹配的一类关联性系数,Xi为与第i个一类预警参数匹配的一类系统评分;

在根据所述二类关联性系数和所述二类系统评分确定所述二类预警参数的带关联性系数评分中,通过下述公式获取所述二类预警参数的带关联性系数评分:

Gj=bj·Yj

其中,Gj为与第j个二类预警参数匹配的带关联性系数评分,bj为与第j个二类预警参数匹配的二类关联性系数,Yj为与第j个二类预警参数匹配的二类系统评分。

可选地,在本申请的一个实施例中,在根据所述一类预警参数的带关联性系数评分和所述二类预警参数的带关联性系数评分,确定所述目标设备的着火概率中,通过下式获取所述目标设备的着火概率:

其中,η为目标设备的着火概率,m为一类预警参数的总个数,n为二类预警参数的总个数,Z为各预警参数评分制的总分值。

本申请第一方面实施例提出的火灾预警方法,通过获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数;根据一类预警参数确定二类预警参数,二类预警参数为不可直接采集测量的参数;根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。由此可知,本申请实施例通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。

为达到上述目的,本申请第二方面实施例提出了一种火灾预警系统,所述系统包括:

获取模块,用于获取目标设备的一类预警参数,所述一类预警参数为可直接采集测量的参数;

第一确定模块,用于根据所述一类预警参数确定二类预警参数,所述二类预警参数为不可直接采集测量的参数;

第二确定模块,用于根据所述一类预警参数的带关联性系数评分和所述二类预警参数的带关联性系数评分,确定所述目标设备的着火概率。

可选地,在本申请的一个实施例中,所述第一确定模块,还用于:

确定与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数;

根据与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数,确定所述二类预警参数。

可选地,在本申请的一个实施例中,所述第一确定模块,还用于:

根据所述一类关联性系数和所述一类系统评分确定所述一类预警参数的带关联性系数评分;

确定与所述二类预警参数相匹配的二类关联性系数和二类系统评分,并根据所述二类关联性系数和所述二类系统评分确定所述二类预警参数的带关联性系数评分。

本申请第二方面实施例提出的火灾预警系统,通过获取模块获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数;第一确定模块根据一类预警参数确定二类预警参数,二类预警参数为不可直接采集测量的参数;第二确定模块根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。由此可知,本申请实施例通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。

为达上述目的,本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本申请第一方面实施例所述的火灾预警方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:

图1为本申请实施例1所提供的一种火灾预警方法的流程图;

图2为本申请实施例2所提供的一种火灾预警方法的流程图;

图3为本申请实施例2中一种火灾预警评分方法的示意图;以及

图4为本申请实施例3所提供的一种火灾预警系统的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例,实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。相反,本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

随着新能源的大力发展,其发电过程的波动性、随机性对电力系统安全稳定运行提出重大挑战,储能作为一种可实现调峰调频、降低电力系统运行风险的技术,必将在“3060”政策背景下发挥重大作用,诸多储能技术中,电池储能技术是储能领域重要的一个分支。虽然电池储能技术基本成熟,但常有着火的安全事故发生。

目前,为了降低电池着火引发的事故频率,通常通过分析可直接采集测量参数来对电池储能设备的着火概率进行预测,若大于预先设定的阈值,则发出火灾预警预报。然而,由于电池储能系统运行过程是一个复杂的物理和化学交织的过程,电压、电流、温度、形变等参数可以通过传感器探测出来,但部分表征电池内部本征的参数(如内阻增加、容量衰减、健康状态等)并不能通过直接测量得到。这些不能直接测量的量与诸多可测量参数有关,通过科学的分析计算可以发现,当所有可测量的参数都处于阈值范围之内时,不可测量的参数有些已经处于异常范围,即运行数据产生了相关性异常。

基于上述分析,本申请实施例提供一种火灾预警方法、火灾预警系统和计算机设备,通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。下面参考附图描述本申请实施例的火灾预警方法和系统。

实施例1

图1为本申请实施例所提供的一种火灾预警方法的流程图。

如图1所示,本申请实施例提供的一种火灾预警方法,包括:

步骤S110,获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数。

在本申请的一个实施例中,可以通过传感器采集可以电压、电流、温度、形变等与电芯着火有关的参数,将上述参数作为一类预警参数。

步骤S120,根据一类预警参数确定二类预警参数,二类预警参数为不可直接采集测量的参数。

在本申请的一个实施例中,可以根据一个或多个一类预警参数确定与目标设备(电芯)着火相关的二类预警参数,比如,可以是内阻增加、容量衰减、健康状态、SEI膜和枝晶状态等中的一个或多个参数,将上述通过一个或多个一类预警参数确定的参数作为二类预警参数。

步骤S130,根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。

在本申请实施例中,分别根据一类预警参数和二类预警参数的相关信息确定与其对应的带关联性系数评分,随后一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率,当着火概率大于等于预设值时进行火灾预警,即,向相关负责人发出警告,以提醒采取应对措施,避免引电池储能设备着火引发的火灾事故。

另外,针对当所有可测量的参数都处于阈值范围之内时,因不可测量参数处于异常范围,即运行数据产生了相关性异常引起的电芯着火的问题,本申请实施例通过传感器采集可测量的参数的相关信息,如温度、电压等一类预警参数,计算获取与可测量参数和电芯着火相关的不可直测的参数,即二类预警参数的方案来解决上述问题。

综上,本申请实施例的火灾预警方法,通过兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数的火灾预警因素来提高对目标设备进行预测的准确性,以实现降低火灾事故的发生概率。

实施例2

图2为本申请实施例所提供的一种火灾预警方法的流程图。

如图1所示,本申请实施例提供的一种火灾预警方法,包括:

步骤210,获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数,比如,一类预警参数包括电压、电流、温度和形变中的一种或者多种,可直接测量的与电芯着火相关的因素包括但不限于上述举出的。

步骤220,确定与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数。

在本申请实施例中,可以运用相关算法对一个或多个一类参数进行计算,以确定与电芯着火相关的二类预警参数,关于算法的选择,可以根据预警参数、数据质量等的特性来选用最适合的算法,包括但不限于通过隔离森林、支持向量机的算法来确定二类预警参数。

步骤230,根据与所述二类预警参数相关的一个或多个一类预警参数,确定所述二类预警参数;具体地,本申请实施例可以根据一个或多个一类预警参数确定与目标设备(电芯)着火相关的二类预警参数,比如,可以是内阻增加、容量衰减、健康状态、SEI膜和枝晶状态等中的一个或多个参数,将上述通过一个或多个一类预警参数确定的参数作为二类预警参数。

进一步地,上述实施例中的步骤230,包括以下步骤:

根据一类关联性系数和一类系统评分确定一类预警参数的带关联性系数评分。

具体地,在本申请实施例中,可以通过下式计算获取一类预警参数的带关联性系数评分:

Gi=ai·Xi

其中,Gi为与第i个一类预警参数匹配的带关联性系数评分,ai为与第i个一类预警参数匹配的一类关联性系数,Xi为与第i个一类预警参数匹配的一类系统评分。

在本申请实施例中,各个可直接测量的参数可以按照相同评分制度进行评分,记为一类系统评分,如百分制,根据各参数对着火影响大小,确定相对应的一类关联性系数。

换言之,由于一类关联性系数是根据各类参数对着火影响的大小确定的,在本申请实施例中,将一类关联性系数与一类系统评分的乘机作为一类预警参数的带关联性系数评分。

步骤S232,确定与二类预警参数相匹配的第二类关联系数和二类系统评分,并根据第二类关联系数和二类系统评分确定二类预警参数的带关联性系数评分。

具体地,在本申请实施例中,可以通过下式计算获取一类预警参数的带关联性系数评分:

Gj=bj·Yj

其中,Gj为与第j个二类预警参数匹配的带关联性系数评分,bj为与第j个二类预警参数匹配的二类关联性系数,Yj为与第j个二类预警参数匹配的二类系统评分。

换言之,本申请实施例中的二类关联性系数是根据上述不可直测量参数对着火影响的大小确定的,二类系统评分是根据一类关联性系数和一类系统评分确定的,其中,将二类关联性系数与第二类带关联性系数评分的乘机作为二类预警参数的带关联性系数评分。

步骤S240,根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。

在本申请实施例中,每个二类预警参数可能与一个或若干个一类预警参数有关,其中,若一类预警参数若和电芯着火直接相关,则其系数大于0,若和电芯着火不直接相关,只是用于计算获取二类预警参数,则将第一类系数为0。

无论一类关联性系数是否与电芯着火直接相关,第一类关联系数和第二类关联系数的累加值为100%,即

将一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分进行叠加,其叠加和为目标设备火灾预警总评分,即电芯火灾预警总评分,其中,电芯火灾预警总评分为电芯的安全性指标,其数值越大,电芯的安全性越高。

基于上述电芯火灾预警总评分,结合各参数评分制的总分值,可得到电芯的着火概率,本申请实施例步骤S240中的目标设备的着火概率,可以通过下式计算获得:

其中,η为目标设备的着火概率,m为一类预警参数的总个数,n为二类预警参数的总个数,Z为各预警参数评分制的总分值,当采用百分制时,Z=100,本申请实施例包括但不限于百分制。

为了便于本领域技术人员更好的理解本申请实施例,现结合图3具体说明,详情如下:

如图3所示,一类预警参数1和二类预警参数2均为与电池着火相关因素,两类参数数量根据实际情况而定。

对于一类预警参数1,主要包括电压、电流、温度、形变等,每个参数按相同评分制度进行评分,即Xi,如百分制。根据各参数对着火影响大小,确定一类关联性系数ai,其中一类关联性系数与二类系统评分的乘积(ai·Xi)为一类预警参数的带关联性系数评分3。

对于二类预警参数2,主要因为不能直接采集测量,需要通过一类预警参数1计算获取,通过一定智能算法计算出二类预警参数的评分Yj,再结合二类预警参数2对电芯着火影响大小的第二关联性系数bj,其二者乘积(bj·Yj)为二类预警参数的带关联性系数评分4。每个二类预警参数2可能与一个或若干个一类预警参数1有关,相关的一类预警参数1若和电芯着火直接相关,则其系数大于0,若和电芯着火不直接相关,只是用于计算二类参数2,则其系数为0。

一类预警参数1和二类预警参数2的关联性系数累加值为100%,将一类预警参数的带关联性系统评分3、二类预警参数的带关联性系数评分4累加,即为电芯火灾预警总评分,该预警总评分为电芯的安全性指标,数值越大,安全性越高。

基于该火灾预警总评分,结合各参数评分制的总分值,可得到电芯的着火概率,即:

上式中,Z为各参数评分制的总分值,当采用百分制时,Z为100。

综上,本申请实施例的火灾预警方法,由于采用分级评分方法,可以兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数,火灾预警因素方面更全面;由于采用带关联性系数综合评分方法,可对不同的火灾影响因素给予不同的权重,评分规则方面更科学;由于采用电芯着火概率概念,使得电芯火灾预警更直观。

实施例3

图4为本申请实施例所提供的一种火灾预警系统的结构示意图。

如图4所示,本申请提供的一种火灾预警系统,包括:

获取模块10,用于获取目标设备的一类预警参数,一类预警参数为可直接采集测量的参数;

第一确定模块20,用于根据一类预警参数确定二类预警参数,二类预警参数为不可直接采集测量的参数;

第二确定模块30,用于根据一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。

进一步地,在本申请的一个实施例中,第一确定模块20,还用于:

确定与一类预警参数相匹配的第一类关联系数和一类系统评分;

根据第一类关联系数和一类系统评分,确定二类预警参数。

进一步地,在本申请的一个实施例中,第一确定模块20,还用于:

根据第一类关联系数和一类系统评分确定一类预警参数的带关联性系数评分;

确定与二类预警参数相匹配的第二类关联系数和二类系统评分,并根据第二类关联系数和二类系统评分确定二类预警参数的带关联性系数评分。

综上,本申请实施例提供的火灾预警系统,通过获取模块获取与电芯着火相关的一类预警参数,根据一类预警参数确定与电芯着火相关的二类预警参数,并基于一类预警参数的带关联性系数评分和二类预警参数的带关联性系数评分,确定目标设备的着火概率。由此可知,本申请实施例兼顾可直接采集测量参数和不能直接采集测量的参数,火灾预警因素方面更全面;由于采用带关联性系数综合评分方法,可对不同的火灾影响因素给予不同的权重,评分规则方面更科学;由于采用电芯着火概率概念,使得电芯火灾预警更直观。

为了实现上述实施例,本申请还提出一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现上述实施例的火灾预警方法。

需要说明的是,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

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