Перевод с английского патента на систему нейросетевого прогнозирования отказов литий-ионных аккумуляторных модулей
Описание патента раскрывает систему прогнозирования отказов литий-ионных аккумуляторных модулей на основе нейросетевого анализа параметров работы батарей. Решение позволяет выявлять деградацию элементов и предотвращать аварийные режимы
Патент описывает систему интеллектуального прогнозирования отказов литий-ионных аккумуляторных модулей, применяемых в энергетических накопителях и электротранспортных установках. Основой решения является использование обученной нейронной сети, анализирующей рабочие параметры батарейных элементов, включая напряжение, температуру, внутреннее сопротивление и динамику зарядно-разрядных циклов. Алгоритм обрабатывает поступающие данные в режиме реального времени и формирует прогноз вероятности деградации или выхода из строя отдельных элементов батареи. Система способна выявлять скрытые признаки нестабильности работы аккумуляторов задолго до появления критических отклонений. Это позволяет операторам энергетических систем или производителям оборудования своевременно выполнять профилактическое обслуживание и замену элементов. В патенте также описаны архитектура программного модуля анализа, способы обучения нейросетевой модели на исторических данных эксплуатации батарей, а также механизмы интеграции системы в существующие системы управления аккумуляторными блоками. Реализация технологии позволяет повысить безопасность эксплуатации накопителей энергии, снизить риск термического разгона батарей и увеличить общий срок службы аккумуляторных модулей
|
Оригинал |
Перевод |
|
A battery monitoring system comprising a data acquisition module configured to collect operational parameters of a plurality of lithium-ion battery cells, including voltage, temperature and internal resistance values. The system further includes a neural network prediction engine trained using historical battery performance datasets to determine a probability of cell degradation or failure. The prediction engine continuously processes incoming sensor data and generates an early warning signal when the predicted probability exceeds a predefined threshold. The system is integrated with a battery management controller configured to initiate protective actions including current limitation, cell isolation or controlled shutdown of the battery module in response to the generated warning signal. |
Система мониторинга аккумуляторов, содержащая модуль сбора данных, предназначенный для получения рабочих параметров множества литий-ионных аккумуляторных элементов, включая значения напряжения, температуры и внутреннего сопротивления. Система дополнительно включает нейросетевой модуль прогнозирования, обученный на исторических наборах данных о работе батарей для определения вероятности деградации или отказа элемента. Прогнозирующий модуль непрерывно обрабатывает поступающие данные датчиков и формирует сигнал раннего предупреждения, когда рассчитанная вероятность превышает установленный порог. Система интегрирована с контроллером управления батареей, который инициирует защитные действия, включая ограничение тока, изоляцию элемента или контролируемое отключение аккумуляторного модуля в ответ на сформированный сигнал предупреждения. |
