本申請涉及儲能電池安全監(jiān)測，尤其是涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著儲能鋰電池大量投入儲能產(chǎn)業(yè)工作中，其引發(fā)的儲能電站火災(zāi)、爆炸事故常有發(fā)生，威脅著站內(nèi)工作人員與站內(nèi)財產(chǎn)的安全，安全性是實現(xiàn)儲能電池規(guī)?；茝V應(yīng)用的先決條件。在實際應(yīng)用中，鋰離子電池?zé)崾Э貙?dǎo)致的安全問題最為嚴(yán)重，在實際應(yīng)用中，鋰離子電池在遭遇機械濫用、電濫用和熱濫用時，電池材料受到破壞產(chǎn)生異常發(fā)熱現(xiàn)象，熱量的不斷積聚加劇內(nèi)部放熱化學(xué)反應(yīng)的進行，形成正反饋，最終造成熱失控。熱失控過程中釋放大量的熱量和可燃性氣體，當(dāng)可燃性氣體密度達(dá)到一定濃度時，在高溫帶電的條件下會發(fā)生爆炸，嚴(yán)重影響儲能電站的安全穩(wěn)定運行。目前，一般通過監(jiān)測電池內(nèi)部溫度與電池產(chǎn)生氣體含量分析對電池進行監(jiān)控，這些手段預(yù)警時間幾乎與熱失控同時發(fā)生，工作人員很難及時采取安全措施阻止熱失控的發(fā)生。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本申請?zhí)峁┮环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┑囊环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法采用如下的技術(shù)方案：

3、一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，包括：

4、獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號；

5、利用emd去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號；

6、在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集；

7、利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集；

8、利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別。

9、可選的，所述獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號的步驟，包括：

10、在判定目標(biāo)儲能電池正在進行充電時，通過預(yù)設(shè)傳感裝置采集所述目標(biāo)儲能電池的聲音信號，其中，所述預(yù)設(shè)傳感裝置位于所述目標(biāo)儲能電池中電池單體水平方向，且位于電池泄壓閥側(cè)，采樣頻率要求大于等于4khz。

11、可選的，所述利用emd去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號的步驟，包括：

12、根據(jù)所述電池泄壓閥打開聲音與背景噪聲的頻率特性，對采集聲音信號采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法進行低頻噪聲處理與消除基線漂移干擾以獲取目標(biāo)聲音信號。

13、可選的，所述在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集的步驟，包括：

14、在所述目標(biāo)聲音信號中提取聲音信號聲壓級、沖擊系數(shù)以及小波包分解能量以生成特征數(shù)據(jù)集。

15、可選的，所述利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集的步驟，包括：

16、根據(jù)特征數(shù)據(jù)集確定待投影信息；

17、將所述待投影信息在主成分上進行投影生成投影結(jié)果；

18、根據(jù)所述投影結(jié)果確定貢獻率信息；

19、在所述貢獻率信息中確定目標(biāo)特征參數(shù)集。

20、可選的，所述利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集的步驟之后，還包括：

21、根據(jù)所述目標(biāo)特征參數(shù)集中的標(biāo)簽信息生成電池畫像；

22、獲取歷史工作日志，并在所述歷史工作日志中根據(jù)所述電池畫像進行遍歷以判斷是否存在同類目標(biāo)；

23、若是，則獲取所述同類目標(biāo)的識別記錄信息；

24、根據(jù)所述識別記錄信息結(jié)合所述聲音信號生成快捷識別結(jié)果。

25、可選的，所述利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別的步驟之后，還包括：

26、在判定識別結(jié)果為異常狀態(tài)時，根據(jù)所述識別結(jié)果確定異常災(zāi)害等級，其中所述異常災(zāi)害等級為一級告警狀態(tài)和二級預(yù)警狀態(tài)；

27、在確定所述異常災(zāi)害等級為一級告警狀態(tài)時，在預(yù)設(shè)策略集合中根據(jù)告警標(biāo)簽確定第一策略集合；

28、獲取當(dāng)前維護環(huán)境信息，在所述當(dāng)前維護環(huán)境信息中確定可執(zhí)行策略以及每一可執(zhí)行策略對應(yīng)的消耗值；

29、根據(jù)所述消耗值和所述第一策略集合確定目標(biāo)告警策略；

30、在確定所述異常災(zāi)害等級為危機預(yù)警狀態(tài)時，生成預(yù)警信息并將所述預(yù)警信息發(fā)送至預(yù)設(shè)預(yù)警端口。

31、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的系統(tǒng)，所述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的包括：

32、信號獲取模塊，用于獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號；

33、預(yù)處理模塊，用于利用emd去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號；

34、數(shù)據(jù)集模塊，用于在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集；

35、目標(biāo)特征參數(shù)模塊，用于利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集；

36、識別模塊，用于利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別。

37、綜上描述，本申請包括以下有益技術(shù)效果：

38、本申請通過獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號；利用emd去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號；在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集；利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集；利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別。實現(xiàn)對電池工作狀態(tài)下泄壓閥打開事件的判斷，能夠預(yù)警熱失控等故障事件，使安全人員提前采取措施，避免因電池故障對公眾的生命安全與財產(chǎn)損失造成威脅。

技術(shù)特征：

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號的步驟，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述利用emd去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號的步驟，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集的步驟，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集的步驟，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集的步驟之后，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法，其特征在于，所述利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別的步驟之后，還包括：

8.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池泄壓閥打開狀態(tài)聲音特征識別的方法及系統(tǒng)，涉及儲能電池安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，通過獲取目標(biāo)儲能電池的聲音信號；利用EMD去噪方法對所述聲音信號進行預(yù)處理以獲取目標(biāo)聲音信號；在所述目標(biāo)聲音信號中獲取特征數(shù)據(jù)集；利用主成分分析法對所述特征數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維處理以得到所述聲音信號對應(yīng)的目標(biāo)特征參數(shù)集；利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)特征參數(shù)集進行識別。實現(xiàn)對電池工作狀態(tài)下泄壓閥打開事件的判斷，能夠預(yù)警熱失控等故障事件，使安全人員提前采取措施，避免因電池故障對公眾的生命安全與財產(chǎn)損失造成威脅。

技術(shù)研發(fā)人員：徐松,萬濤,李欣,吳俊杰,查方林,魏加強,劉奕奕,唐遠(yuǎn)富,張午寅,陳遠(yuǎn)揚,周舟,謝阿萌
受保護的技術(shù)使用者：國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19