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龙图腾网获悉杭州电力设备制造有限公司申请的专利一种锂电池储能站云边协同智能消防联动系统及实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116889698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310790762.5，技术领域涉及：A62C3/16；该发明授权一种锂电池储能站云边协同智能消防联动系统及实现方法是由徐越飞;王丽群;徐寅飞;陈云龙;潘黄萍设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池储能站云边协同智能消防联动系统及实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂电池储能站云边协同智能消防联动系统及实现方法。它包括消防服务云台系统、网络层、感知层和控制层，感知层实时上报各类数据；网络层提取特征矢量集构建有效特征参数识别分类器；控制层实现综合联动灭火控制；消防服务云台系统用于处理程序的数据逻辑，负责访问数据库中的数据。本发明的有益效果是：将表征储能站锂电池的多个运行状态参数在边缘网关侧进行特征提取、统计分析、降维优化等预处理后，再通过部署在智能消防云台基于改进的BP神经网络模型进行训练和动态识别，根据识别结果发出预警信息，结合消防联动控制系统，形成完整的云边协同智能消防联动控制方法，使得运行安全风险得到了大大的降低。

本发明授权一种锂电池储能站云边协同智能消防联动系统及实现方法在权利要求书中公布了：1.一种锂电池储能站云边协同智能消防联动的实现方法，其特征是，具体包括如下步骤： 1感知层获取数据并通过modbusrtu协议上报到网络层； 2网络层对数据利用边缘计算技术进行数据预处理，提取特征向量矩阵，由网关上报到消防服务云台； 3消防服务云台部署的基于改进的BP神经网络模型，对前30次数据的进行模拟训练，并获得特征向量识别库；同时，根据后续上传的数据不断更新特征向量识别库； 4研究人员手动输入一份历年的锂电池储能站火灾数据作为一个异常数据库到消防服务云台，异常数据库作为预测火灾的重要参考，且后续收到异常数据时不断更新数据库，从而提升判断的准确性； 5对后续采集的数据利用改进的BP神经网络模型进行动态识别和诊断，通过与特征向量识别库中的正常数据进行比较；当出现异常数据时，比较异常数据库，对异常数据进行分析，诊断储能站内部是否出现故障；如果是，则单独建立火灾事件档案； 6对于诊断故障的结果立即在发出预警信息的同时发送消防控制指令给边缘侧消防联动的控制层； 7消防联动的控制层收到灭火指令后，立即启动报警信息，同时打开灭火材料安全阀门，释放灭火材料，切断锂电池储能仓内所有电气回路；同时，网关将明火信息发送到消防服务云台，通知消防人员和电气维护人员及时抵达现场做后续火情调查和电气维护工作； 8消防服务云台对本次火情进行分析，更正本次火灾事件档案，并更新异常数据库； 在步骤2中，利用边缘计算技术进行数据预处理的步骤具体如下：21获取小波基函数： 设定小波变换L2R表示能量有限的信号，其傅里叶变换为Ψw；当满足条件： 称为母小波，Ψω为母小波频谱函数，w代表频率，t代表时间，母小波可经过适当的线性变化而获得一个小波序列： 上式中，a与b分别是母小波的伸缩与平移因子； 22对上式进行离散化，得到离散的小波函数为： 23对于任意输入的声波信号ft∈L2R的离散小波变换为： 24对离散小波按照近似值和噪声值进行四层分解，如下式所示： wfj,k＝CA4+CD4+CD3+CD2+CD1 式中CAi是小波分解近似部分，CDi则表示噪声所处部分； 25根据样本估计确定阈值大小； 26根据阈值重组小波系数； 27对小波系数处理后的小波能量谱进行逆变换，重构时间信号 上式中，其中a＝2j,b＝2jk，j,k为正整数； 28建立去噪评价指标函数，这里引入信噪比来评价信号去噪性能评价指标，对于未能满足要求的去噪效果，将重构后的信号重新返回到步骤24再次进行分解，并进行第二次阈值判定后再进行重构，二次重构后的信号如果还无法满足评价指标要求，则将该信号抛弃，评价指标函数如下： 29对小波去噪后并且满足要求信噪比评价指标的重构信号需要进行主成分分析法PCA进行特征值提取。

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