【摘 要】
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针对目前电力系统直流电源运行维护现状及蓄电池健康状态实时预测的难题,提出了一种基于多模态数据模型分析的方法,对直流电源系统的健康状态进行在线实时分析.介绍了多模态
【出 处】
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变电站智能化运检技术论坛暨第四届EPTC变电专业年会
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针对目前电力系统直流电源运行维护现状及蓄电池健康状态实时预测的难题,提出了一种基于多模态数据模型分析的方法,对直流电源系统的健康状态进行在线实时分析.介绍了多模态数据模型和上位机软件架构,多模态数据模型的选择根据蓄电池电压数据、内阻数据、蓄电池剩余容量估算进行,引入人工智能判断的方法,上位机软件通过对现有数据的分析,给出蓄电池健康状态的判断并形成相应结论.多模态数据模型主要包括Bang-Bang模型、趋势状态判断模型,蓄电池短时容量检测模型、蓄电池剩余容量估算模型和蓄电池组运行状态监测模型.利用模型智能选择开关,根据当前蓄电池运行状态的不同工况进行选择输出,最终给出当前蓄电池健康状态的判断.
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