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【发明授权】一种用于储能EDR的智能管理系统及方法_江苏智慧优视电子科技有限公司_202311391607.2 

申请/专利权人:江苏智慧优视电子科技有限公司

申请日:2023-10-25

公开(公告)日:2024-04-02

公开(公告)号:CN117394538B

主分类号:H02J13/00

分类号:H02J13/00;H02J3/32;H04L67/125;G06F16/41;G06F16/172;G06F16/174;G06Q50/06

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.02#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要:本发明公开了一种用于储能EDR的智能管理系统及方法,属于储能EDR智能管理技术领域。本发明包括:S10:储能EDR根据电网供电情况对现场设备进行供电处理,储能EDR基于供电处理结果对现场各设备在告警前后的录波数据采集时间进行预测,储能EDR在预测的采集时间内对现场各设备在告警前后的录波数据和音视数据进行采集;S20:储能EDR将筛选分析后保留的录波数据和音视数据存储在本地数据库中;S30:将分段压缩后的录波数据和音视数据分别通过不同的传输通道传输至云端服务器。本发明在对采集数据进行有效筛选的同时,保证前后段压缩数据的不间断衔接分析,提高了系统对现场设备的故障分析效率,以及减少了现场设备安全隐患的发生概率。

主权项:1.一种用于储能EDR的智能管理方法,其特征在于:所述方法包括:S10:将现场设备和云端服务器通过局域网与储能EDR进行连接,储能EDR对现场设备的实时数据进行采集,并将采集的实时数据上传至云端服务器,储能EDR根据电网供电情况对现场设备进行供电处理,储能EDR基于供电处理结果对现场各设备在告警前后的录波数据采集时间进行预测,储能EDR在预测的采集时间内对现场各设备在告警前后的录波数据和音视数据进行采集;所述S10包括:S101:对电网历史供电情况进行获取,根据获取的电网历史供电情况对电网供电富余时间段和电网供电短缺时间段进行确定,若当前时间点属于电网供电富余时间段,则储能EDR向PCS发送充电指令,PCS根据接收的充电指令控制储能EDR处于充电状态,若当前时间点属于电网供电短缺时间段,则储能EDR向PCS发送放电指令,PCS根据接收的放电指令控制储能EDR处于放电状态,此时储能EDR对现场设备进行供电,根据储能EDR的放电信息和电网供电电压,对储能EDR对现场设备的供电量进行确定,供电量=现场各设备的功率之和×储能EDR的放电时间,储能EDR的放电时间=z2-z1-z3-z1,其中,z1表示电网供电富余时间段的起始时间点,z2表示电网供电富余时间段的结束时间点,z3表示当前时间点,z1<z3<z2,结合储能EDR的充电速度和现场各设备的放电速度,对储能EDR对现场各设备的最短充电时间进行确定,最短充电时间=储能EDR的放电时间-储能EDR的放电时间×储能EDR的充电速度-供电量现场各设备的放电速度之和;S102:基于储能EDR的供电情况,对储能EDR在放电时间内产生的热量进行计算,结合现场各设备在最短充电时间内充电所产生的热量,以及现场各设备在最短充电时间内工作时产生的热量,对储能系统在最短充电时间内产生的总热量进行计算,具体的计算公式W为: 其中,i=1,2,…,m,表示现场设备对应的编号,m表示现场设备总数,U1表示储能EDR对应的供电电压,I1表示储能EDR对应的供电电流,T1表示最短供电时间,最短供电时间=最短充电时间,表示编号为i的现场设备对应的充电电压,表示编号为i的现场设备对应的充电电流,表示编号为i的现场设备对应的工作电压,表示编号为i的现场设备对应的工作电流,W表示储能系统在最短充电时间内产生的总热量;S103:基于S102中计算的储能系统在最短充电时间内产生的总热量,结合空调设备的工作情况和储能系统所处环境温度,对现场各设备内部的温度进行确定,将确定的温度值与对应现场设备的耐热值进行比较,若温度值≥耐热值,则以温度值=耐热值的时间点作为告警时间点,反之,则表示储能系统在最短充电时间内工作时无需进行告警,基于预测的告警时间点,结合告警时间点前对应现场设备内部的温度变化情况,对现场各设备在告警前后的录波数据采集时间进行预测,储能EDR在预测的采集时间内对现场各设备在告警前后的录波数据和音视数据进行采集;S20:根据S10中采集的现场各设备在告警前后的录波数据,对现场各设备在采集时间内的工作异常起始点位置和终止点位置进行标记,储能EDR顺序对标记起始点位置和标记终止点位置之间的录波数据和音视数据进行提取,对提取的录波数据和音视数据进行筛选,储能EDR将筛选分析后保留的录波数据和音视数据存储在本地数据库中;S201:对标记位置的数据采集时间点进行获取,基于获取的数据采集时间点对标记起始点位置和标记终止点位置之间的录波数据和音视数据的最长缓存时间进行确定,具体的确定公式Qj为:Qj=max{Hj-Fjv1,Gj-Djv2};其中,j=1,2,…,n,表示标记起始点位置或标记终止点位置对应的编号,n表示标记起始点位置或标记终止点位置对应的总数,Hj表示编号为j的标记终止点位置对应的录波数据容量,Fj表示编号为j的标记起始点位置对应的录波数据容量,v1表示录波数据的缓存速度,Gj表示编号为j的标记终止点位置对应的音视数据容量,Dj表示编号为j的标记起始点位置对应的音视数据容量,v2表示音视数据的缓存速度,Qj表示编号为j的标记起始点位置和标记终止点位置之间的录波数据和音视数据的最长缓存时间;S202:对Qj+1-Q1的差值进行计算,若Qj+1-Q1>0,则将编号为j+1的标记起始点位置和标记终止点位置之间的录波数据和音视数据筛选出,对min{Hj-Fjv1,Gj-Djv2}-Q1进行计算,若min{Hj-Fjv1,Gj-Djv2}-Q1>0,则对筛选出的录波数据和音视数据的容量减少量进行确定,若min{Hj-Fjv1,Gj-Djv2}-Q1≤0,则对min{Hj-Fjv1,Gj-Djv2}的输出结果对应的数据类型进行确定,基于确定的数据类型对筛选出的对应数据类型的数据进行保留处理,并将保留处理的数据存储在储能EDR的本地数据库中,基于确定的数据类型对筛选出的其它数据类型的数据的容量减少量进行确定,若Qj+1-Q1≤0,则无需将编号为j+1的标记起始点位置和标记终止点位置之间的录波数据和音视数据筛选出;S203:根据S202中确定的录波数据和音视数据的筛选结果,对录波数据和音视数据的筛选位置进行确定,若确定的筛选位置处录波数据和音视数据的容量均需减少时,先对录波数据的变化规律进行寻找,基于寻找结果对录波数据的规律变化端点进行确定,根据确定的规律变化端点对录波数据规律变化时间段进行确定,基于确定的规律变化时间段对录波数据的容量减少量进行计算,若计算的容量减少量≥S202中确定的录波数据在筛选位置的数据容量减少量,则根据确定的规律变化时间段对筛选位置的音视数据进行删除处理,音视数据和录波数据在规律变化时间段端点位置的数据被保留,若计算的容量减少量<S202中确定的录波数据在筛选位置的数据容量减少量,则对删除处理后保留的录波数据和音视数据按照录波数据的变化情况进行区域划分,各划分区域内录波数据的最值变化值≤A,对各划分区域内的音视数据和录波数据对现场设备工作时的描述能力进行预测,基于预测值对录波数据或音视数据进行删除处理,将删除处理后保留的录波数据和音视数据存储在储能EDR的本地数据库中,若确定的筛选位置处录波数据或音视数据的容量需减少时,直接对筛选位置处各划分区域内的录波数据和音视数据对现场设备工作时的描述能力进行预测,基于预测值对录波数据或音视数据进行删除处理,具体方法为:a.将后一划分区域内录波数据的最值变化值与前一划分区域内录波数据的最值变化值之间的比值进行计算,得到后一划分区域内录波数据对现场设备工作时的描述能力值Xp,同理,对后一划分区域内音视数据对现场设备工作时的描述能力值Yp进行确定,对minXp对应的划分区域进行寻找,基于寻找的划分区域对Yp值进行确定,若确定的Yp≥minXp,则对寻找的划分区域内的录波数据进行删除处理,若确定的Yp<minXp,则对寻找的划分区域内的音视数据进行删除处理,p=1,2,…,q,表示各筛选位置处的划分区域对应的编号,q表示各筛选位置处的划分区域总数;b.对minYp对应的划分区域进行寻找,基于寻找的划分区域对Xp值进行确定,若确定的Xp≥minYp,则对寻找的划分区域内的音视数据进行删除处理,若确定的Xp<minYp,则对寻找的划分区域内的录波数据进行删除处理;重复a、b的操作,直至数据容量减少量≥S202中确定的录波数据在筛选位置的数据容量减少量;将删除处理后保留的录波数据和音视数据存储在储能EDR的本地数据库中,A表示设定阈值,最值变化值=划分区域内录波数据最大值与最小值之间的差值;S30:储能EDR将存储在本地数据库中的录波数据和音视数据按照标记位置分段进行压缩处理,将分段压缩后的录波数据和音视数据分别通过不同的传输通道传输至云端服务器;所述S30通过储能EDR将存储在本地数据库中的录波数据和音视数据按照标记位置分段进行压缩处理,通过流媒体技术将编号为1的标记起始点位置和编号为1的标记终止点位置之间保留的录波数据和音视数据分别通过不同的传输通道传输至云端服务器,在云端服务器对编号为1的标记起始点位置和编号为1的标记终止点位置之间保留的录波数据和音视数据开始读取分析时,编号为2的标记起始点位置和编号为2的标记终止点位置之间保留的录波数据和音视数据开始传输至云端服务器,同理,直至存储在本地数据库中的录波数据和音视数据全部传输至云端服务器。

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