[发明专利]一种锂电池充电状态检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种锂电池充电状态检测方法、装置及存储介质。该方法包括：获取谐波分量历史数据集，谐波分量历史数据集包括多个谐波分量历史数据，每个谐波分量历史数据对应一个数据时间；以24小时为一个时间周期，对谐波分量历史数据集对应的时间段进行划分，得到每个时间周期的候选时段；对各个时间周期的候选时段内的谐波分量历史数据进行卷积神经网络训练和处理，判断在各个时间周期的候选时段内是否有锂电池充电。本发明提供的方案能够通过快速分析谐波波形数据检测锂电池充电状态，具有计算能力高、适用于多种设备同时使用的复杂场景、便于实用等特点。

技术领域

本发明实施例涉及电网安全保护领域，尤其涉及一种锂电池充电状态检测方法、装置及存储介质。

背景技术

对用户用电负荷的采集和识别，对用电安全意义至关重大。根据采集装置安装位置的不同可以将负荷监测技术分为侵入式监测和非侵入式监测两种。其中，侵入式监测系统在安装时需要短暂停电，会干扰用户的正常生活，并且侵入式监测系统的成本高、不易维护；非侵入式监测系统通过分解和识别用户的总负荷来获取用电器的类别及使用状态等更细粒度的数据，从而获取更准确、全面的用电信息，同时大幅减少硬件与维护成本。

基于智能优化算法及其学习算法，现有技术涉及多种非侵入式监测系统。然而，目前的非侵入式监测系统在电器负荷接近或较小时(比如锂电池与其他非线性设备同时使用时，由于锂电池功率不大，导致负荷电流的波形无显著变化)，无法达到理想的识别效果。

发明内容

本发明提供一种锂电池充电状态检测方法、装置及存储介质，能够通过快速分析谐波波形数据检测锂电池充电状态，具有计算能力高、适用于多种设备同时使用的复杂场景、便于实用等特点。

第一方面，本发明实施例提供了一种锂电池充电状态检测方法，包括：

获取谐波分量历史数据集，谐波分量历史数据集包括多个谐波分量历史数据，每个谐波分量历史数据对应一个数据时间；

以24小时为一个时间周期，对谐波分量历史数据集对应的时间段进行划分，得到每个时间周期的候选时段，谐波分量历史数据集对应的时间段为从谐波分量历史数据集中数据时间最早的谐波分量历史数据对应的时间到数据时间最晚的谐波分量历史数据对应的时间；

对各个时间周期的候选时段内的谐波分量历史数据进行卷积神经网络训练和处理，判断在各个时间周期的候选时段内是否有锂电池充电。

可选的，每个时间周期被平均分为96个候选时段。

可选的，对于任一候选时段，还包括：

若候选时段内有锂电池充电，则将候选时段的充电指示标识设为1；

若候选时段内没有锂电池充电，则将候选时段的充电指示标识设为0。

可选的，还包括：

获取所有充电指示标识为1的候选时段，所有充电指示标识为1的候选时段的个数为n，n为大于或者等于2的整数；

将所有充电指示标识为1的候选时段对应的(6k±1)次谐波分量每分钟值构成n个序列，k＝1,2,3,4；

计算n个序列中两两之间的余弦距离，并确定一组目标序列；

获取并输出目标序列对应的候选时段内的谐波分量历史数据和高于75分位数的时间点。

可选的，目标序列为n个序列中两两之间的余弦距离最接近1的两个序列。

第二方面，本发明实施例还提供了一种锂电池充电状态检测装置，包括：谐波检测模组、中央处理器CPU计算单元、嵌入式神经网络处理器NPU计算单元和存储单元，谐波检测模组分别和CPU计算单元、NPU计算单元相连，CPU计算单元和NPU计算单元分别与存储单元相连；