[发明专利]一种蓄电池巡检方法在审
申请号: | 202111591996.4 | 申请日: | 2021-12-23 |
公开(公告)号: | CN114384422A | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 梁富泉;覃信超;黎宇森 | 申请(专利权)人: | 广西壮族自治区公众信息产业有限公司 |
主分类号: | G01R31/367 | 分类号: | G01R31/367;G01R31/378;G06N20/10 |
代理公司: | 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 | 代理人: | 黄南概 |
地址: | 530031 广西壮族自治区南宁市广西-东盟经济*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 蓄电池 巡检 方法 | ||
1.一种蓄电池巡检方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一,自动巡检蓄电池;
步骤二,记录蓄电池的放电数据并形成特征向量;
步骤三,将本次记录的放电数据特征向量通过更换预警模型进行判别;
步骤四,根据判别结果进行更换预警。
2.根据权利要求1所述的蓄电池巡检方法,其特征在于:所述自动巡检蓄电池的方法为,判断被巡检蓄电池是否已到检测周期,如果检测周期已到,则进行检测,对蓄电池切换放电。
3.根据权利要求2所述的蓄电池巡检方法,其特征在于:所述蓄电池的放电数据包括蓄电池放电的持续时间、最高电压值、最低电压值及平均电压值;所述特征向量以蓄电池放电的持续时间、最高电压值、最低电压值、平均电压值等为特征,构建特征空间,形成放电数据特征向量。
4.根据权利要求3所述的蓄电池巡检方法,其特征在于:所述更换预警模型是使用支持向量机SVM方法对历史放电数据特征向量进行训练形成的;
所述更换预警模型的最优化为:
min(w,b)||w||s.t.yi(wTvi+b)≥δ,i=1,...,m
其中,w为n维向量;b为实数;v为特征向量;yi表示样本标签,正样本取1,负样本取-1;δ取正数。
5.根据权利要求4所述的蓄电池巡检方法,其特征在于:所述历史放电数据特征向量状态分为待更换状态及正常状态;所述待更换状态为过往蓄电池更换前的最后一次放电数据特征向量;所述正常状态为其他历史放电数据特征向量。
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