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申请/专利权人：北京福赛尔安全消防设备有限公司;天津福赛尔智慧消防技术有限公司;三峡智能工程有限公司

摘要：本发明公开一种基于神经网络的pack级储能消防方法及系统，涉及储能消防技术领域；所述所述基于神经网络的pack级储能消防方法包括：选取至少两个电池pack箱作为监控对象；获取至少两个经过训练的安全预测用神经网络；分别获取每个作为监控对象的电池pack箱的温度特征、电压特征、电流特征；将属于同一个待预测电池pack箱内的温度特征、电压特征以及电流特征进行融合，从而获取融合特征；将融合特征分别输入至每个安全预测用神经网络，并分别获取；根据预测标签判断是否需要进行报警。本申请的基于神经网络的pack级储能消防方法相对于现有技术可以极大的减少实时监控所有电池pack箱所产生的算力资源的浪费。

主权项：1.一种基于神经网络的pack级储能消防方法，其特征在于，所述基于神经网络的pack级储能消防方法包括：获取每个所述电池pack箱中的温度传感器所传递的温度信息以及每个电池pack箱内的电池的电压信息与电流信息；判断能否根据每个所述电池pack箱中的温度传感器所传递的温度信息以及每个电池pack箱内的电池的电压信息与电流信息选取其中至少两个电池pack箱作为监控对象，若是，则选取其中至少两个电池pack箱作为监控对象，其中，作为监控对象的电池pack箱称为待预测电池pack箱，作为监控对象的电池pack箱所获取的温度信息称为待预测用温度信息、作为监控对象的电池pack箱内的电池的电压信息称为待预测用电压信息，作为监控对象的电池pack箱内的电池的电流信息称为待预测用电流信息；获取至少两个经过训练的安全预测用神经网络，其中，至少有一个安全预测用神经网络为基于物理信息的安全预测用神经网络；分别获取每个作为监控对象的电池pack箱的待预测用温度信息的温度特征、获取每个待预测用电压信息的电压特征、获取每个待预测用电流信息的电流特征；将属于同一个待预测电池pack箱内的温度特征、电压特征以及电流特征进行融合，从而获取融合特征，一个待预测电池pack箱对应一个融合特征；将融合特征分别输入至每个经过训练的安全预测用神经网络，并分别获取每个经过训练的安全预测用神经网络所输入的预测标签；根据各个预测标签判断是否需要进行报警。

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