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申请/专利权人：湖南西来客储能装置管理系统有限公司

摘要：本发明属于储能柜监控与防护技术领域，尤其涉及基于智联数控的双防储能柜安防调控系统及方法，该系统通过集成智能调控、热管理、故障处理和云平台等功能模块，实现对储能柜充放电过程、内部温度和异常气体的实时监控与智能调控，系统通过电芯监控单元实时监测电芯性能，并预测其性能变化，据此调节充放电过程，热管理模块结合热成像和气体监测技术，通过云平台传输温控和断电指令，确保储能柜安全运行，故障处理模块及时发现并处理故障，通过云平台实现远程控制和修复，云平台负责策略训练更新和指令传输保护，全面提升储能柜的安全性和稳定性。

主权项：1.基于智联数控的双防储能柜安防调控系统，其特征在于，包括：智能调控模块和热管理模块；所述热管理模块包括热成像检测单元、异常气体浓度监测单元和自适应冷却调控单元；所述智能调控模块包括电芯监控单元、电芯性能预测单元、充放电调节单元和双防控制单元；所述热成像检测单元，通过部署在储能柜内的热成像仪，对储能柜内部充放电过程中的温度分布数据进行实时监测，并将实时监测的温度分布数据反馈给双防控制单元；所述异常气体浓度监测单元，通过部署在储能柜中的气体监测设备，对储能柜内部充放电过程中的异常气体进行实时浓度监测，并将实时监测的异常气体浓度数据反馈到双防控制单元；所述自适应冷却调控单元，用于根据双防控制单元生成的温控指令，利用配置的自适应冷却策略，控制储能柜中的冷却子系统对储能柜内部进行自适应双防冷却；所述热成像仪中配置了热图像分析算法；所述电芯监控单元，用于利用配置的集成传感器实时监测储能柜电芯运行的充放电参数；所述电芯性能预测单元，用于根据检测得到的充放电参数，利用配置的预测算法，对电芯性能进行实时预测，获取预测的电芯性能数据；所述充放电调节单元，用于根据充放电参数和预测的电芯性能数据，利用配置的充放电调节策略，对储能柜充放电过程进行实时调节；所述双防控制单元，用于构建双防控制阈值区间，并根据温度分布数据、异常气体浓度数据，利用集成的控制算法生成温控指令和断电指令；所述热图像分析算法具体包括：A1、收集储能柜历史热图像数据，对收集到的历史热图像数据分区域标注上对应的温度，同时对出现电火花的历史热图像利用锚框，将电火花进行标注，并标注出现电火花时对应的温度，获取标注完成的历史热图像数据；A2、利用被历史热图像数据预训练过的YOLOv5网络构建热图像分析模型，并利用标注完成的历史热图像数据，对构建的热图像分析模型进行微调，获取微调完成的热图像分析模型；A3、将微调完成的热图像分析模型部署到热成像检测单元中的热成像仪中进行实时监测，获取储能柜内的温度分布数据和电火花的极端状态数据；所述双防控制单元的具体工作步骤包括：B1、将储能柜的工作温度划分为4个工作温度区间，设置四级工作温度区间上限阈值为，且，分别对应低温上限阈值、中温上限阈值、高温上限阈值；B2、设置异常气体燃爆点浓度阈值为，对应的燃爆温度阈值为，且；B3、根据设置的阈值和热成像检测单元与异常气体浓度监测单元实时获取的t时刻温度分布数据与异常气体浓度数据，构建双防控制阈值区间，具体为：当时，触发第一执行信息，此时储能柜保持现有工作状态，生成初始温控指令，不生成断电指令；当时，触发第二执行信息，此时储能柜保持现有工作状态，生成第一温控指令，不生成断电指令；当时，触发第三执行信息，此时储能柜保持现有工作状态，生成第二温控指令，不生成断电指令；当时，触发第四执行信息，此时生成第三温控指令，并生成降低功率输出的指令；当时，触发第五执行信息，此时生成第四温控指令，并生成断电指令；当通过热成像检测单元监测到电火花，时，触发第六执行信息，此时生成第四温控指令，并生成断电指令；其中R表示任意实数；所述温控指令包括初始温控指令、第一温控指令、第二温控指令、第三温控指令和第四温控指令；B4、利用强化学习算法和PID算法构建伺服控制模型，并利用热成像检测单元与异常气体浓度监测单元收集到历史温度分布数据、历史异常气体浓度数据和双防控制阈值区间，对伺服控制模型进行训练，获取训练完成的伺服控制模型；B5、将训练完成的伺服控制模型部署到双防控制单元，并将热成像检测单元与异常气体浓度监测单元实时收集的温度分布数据和异常气体浓度数据输入到伺服控制模型，生成对应的温控指令。

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