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摘要：本申请涉及智能监测领域，其具体地公开了一种锂离子电容调频系统的火情监测方法及装置，其采用基于人工智能的数据分析技术对液冷锂离子电容模组的内外温度、电流和电压进行时序分析，以挖掘出电容模组内外温度的时序协同分布模式以及模组的工作状态时序变化趋势，进而通过对两者进行查询响应编码，从而捕获模组的工作状态与温度之间的关联响应关系，并以此来智能预估模组可能发生火情的危险等级。通过这种方式，能够有效克服传统火情监测方法的局限性，实现更为精准、及时的火情监测和预警，从而提高锂离子电容调频系统的安全性和可靠性。
主权项：1.一种锂离子电容调频系统的火情监测方法，其特征在于，包括：通过部署于液冷锂离子电容模组的内部和外部的温度传感器采集模组内部温度的时间队列和模组外部温度的时间队列，通过部署于所述液冷锂离子电容模组的内部的电流传感器和电压传感器采集模组电流的时间队列和模组电压的时间队列；将所述模组内部温度的时间队列、所述模组外部温度的时间队列、所述模组电流的时间队列和所述模组电压的时间队列通过无线通信模块传输至远程火情监测预警服务器；在所述远程火情监测预警服务器，从所述模组内部温度的时间队列、所述模组外部温度的时间队列、所述模组电流的时间队列和所述模组电压的时间队列提取模组内-外温度协同表示矩阵和模组工作状态时序表示向量；对所述模组工作状态时序表示向量和所述模组内-外温度协同表示矩阵进行查询响应编码以得到模组状态-温度分布查询响应编码向量；基于所述模组状态-温度分布查询响应编码向量，确定模组发生火情的危险等级；其中，对所述模组工作状态时序表示向量和所述模组内-外温度协同表示矩阵进行查询响应编码，包括：以所述模组内-外温度协同表示矩阵的显著性特征作为提示模板，对所述模组工作状态时序表示向量和所述模组内-外温度协同表示矩阵进行基于提示模板引导的跨域查询响应编码以得到所述模组状态-温度分布查询响应编码向量。
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百度查询： 浙江大学 宁波宝能新能源科技有限公司 锂离子电容调频系统的火情监测方法及装置
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