CN112117825B - 不间断电源***及非暂态计算机可读介质 - Google Patents
不间断电源***及非暂态计算机可读介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112117825B CN112117825B CN202010570353.0A CN202010570353A CN112117825B CN 112117825 B CN112117825 B CN 112117825B CN 202010570353 A CN202010570353 A CN 202010570353A CN 112117825 B CN112117825 B CN 112117825B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy storage
- power
- ups
- storage device
- input
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 220
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 26
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 26
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 4
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 description 23
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 16
- 238000012549 training Methods 0.000 description 11
- 208000015778 Undifferentiated pleomorphic sarcoma Diseases 0.000 description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 description 9
- 238000004402 ultra-violet photoelectron spectroscopy Methods 0.000 description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 5
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 3
- 206010011906 Death Diseases 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000032953 Device battery issue Diseases 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 235000003642 hunger Nutrition 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000037351 starvation Effects 0.000 description 1
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J9/00—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting
- H02J9/04—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source
- H02J9/06—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source with automatic change-over, e.g. UPS systems
- H02J9/062—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source with automatic change-over, e.g. UPS systems for AC powered loads
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J9/00—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting
- H02J9/04—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source
- H02J9/06—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source with automatic change-over, e.g. UPS systems
- H02J9/061—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source with automatic change-over, e.g. UPS systems for DC powered loads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
- G06N5/025—Extracting rules from data
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/007—Regulation of charging or discharging current or voltage
- H02J7/007188—Regulation of charging or discharging current or voltage the charge cycle being controlled or terminated in response to non-electric parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J9/00—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting
- H02J9/04—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source
- H02J9/06—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting in which the distribution system is disconnected from the normal source and connected to a standby source with automatic change-over, e.g. UPS systems
- H02J9/068—Electronic means for switching from one power supply to another power supply, e.g. to avoid parallel connection
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02M—APPARATUS FOR CONVERSION BETWEEN AC AND AC, BETWEEN AC AND DC, OR BETWEEN DC AND DC, AND FOR USE WITH MAINS OR SIMILAR POWER SUPPLY SYSTEMS; CONVERSION OF DC OR AC INPUT POWER INTO SURGE OUTPUT POWER; CONTROL OR REGULATION THEREOF
- H02M5/00—Conversion of ac power input into ac power output, e.g. for change of voltage, for change of frequency, for change of number of phases
- H02M5/40—Conversion of ac power input into ac power output, e.g. for change of voltage, for change of frequency, for change of number of phases with intermediate conversion into dc
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供一种不间断电源(UPS)***及非暂态计算机可读介质,UPS***包括第一输入端,耦合交流电源且接收交流电源的输入交流电力;第二输入端,耦合具有备用运行容量的能量存储装置且接收能量存储装置的输入直流电力;输出端,提供输入交流电力或输入直流电力的至少一个获得的输出电力;控制器,操作UPS***:存储指令,每一指令指示在UPS***停止提供输出电力后,在相应时间内UPS***重新获得输入交流电力次数;分析指令确定附加备用运行容量以减少负载下降次数;确定附加能量存储装置数量,附加能量存储装置提供附加备用运行容量;输出附加能量存储装置被确定数量,增加获得附加备用运行容量以减少负载下降次数。本发明可克服现有技术的至少一缺点。
Description
技术领域
根据本公开的至少一个示例涉及不间断电源。
背景技术
现有技术已知使用诸如不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)之类的电力装置来为敏感及/或关键负载,例如计算机***和其他数据处理***,提供经调节、不间断的电力。已知的UPS包括在线UPS、离线UPS、线路互动UPS等。当交流电源中断时,在线UPS提供经过调节的交流电力(AC power)以及备用交流电力(back-up AC power)。离线UPS通常不提供输入交流电力的调节,但会在主交流电源中断时提供备用交流电力。在线互动UPS与离线UPS相似,在停电时会切换到电池电力,但通常还包括用于调节UPS提供的输出电压的多抽头变压器。
发明内容
根据本发明的一方面,提供一种不间断电源(UPS)***,所述UPS***包括:一第一输入端,配置用以耦合至一交流(AC)电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流(AC)电力;一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流(DC)电力;一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;及一控制器,配置用以操作所述UPS***用以:存储多个指令,每一个指令指示在所述UPS***停止提供所述输出电力之后,在一相应时间内所述UPS***重新获得所述输入AC电力的次数;分析所述多个指令以确定一附加备用运行容量,以减少负载下降的次数;确定多个附加能量存储装置的数量,所述附加能量存储装置提供所述附加备用运行容量;及输出所述多个附加能量存储装置被确定的数量,以增加而获得所述附加备用运行容量,并且减少负载下降的次数。
在一实施例中,所述控制器还配置用以将所述多个指令中的每个指令分类为多个时间间隔中的一相应时间间隔。在至少一实施例中,所述多个时间间隔中的每一个时间间隔相应于降低负载与确定所述输入AC电力可用之间的一时间量。在一些实施例中,所述控制器还配置用以由多个附加能量存储装置中的每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的一相应量。在一实施例中,基于每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的相应量以及每一个附加能量存储装置的相应成本来确定多个附加能量存储装置的数量。
在一些实施例中,确定多个附加能量存储装置的数量包括:识别被分类为所述多个时间间隔中的至少一个时间间隔的所述多个指令中的至少一个指令群集;以及确定添加至少一个附加能量存储装置将通过所述多个时间间隔中的至少一个时间间隔来补充所述能量存储装置的备用运行容量。在一实施例中,分析所述多个指令包括:执行机器学习算法或一个或多个固定规则中的至少一个,以确定可以通过添加一个或多个能量存储装置来避免负载下降的次数。
根据本发明的一方面,提供一种非暂态计算机可读介质,存储计算机可执行指令序列,用于确定一不间断电源(UPS)的备用存储容量的最佳量,所述计算机可执行指令序列包括多个指令,所述多个指令指示至少一处理器控制UPS,所述UPS具有:一第一输入端,配置用以耦合至一交流(AC)电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流(AC)电力;一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流(DC)电力;以及一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力至:存储多个指令,每一个指令指示在所述UPS***停止提供所述输出电力之后,在一相应时间内所述UPS***重新获得所述输入AC电力的次数;分析所述多个指令;基于对所述多个指令的分析,确定一附加备用运行容量,以减少负载下降的次数;确定多个附加能量存储装置的数量,所述附加能量存储装置提供所述附加备用运行容量;以及输出所述多个附加能量存储装置被确定的数量,以获得所述附加备用运行容量,并且减少负载下降的次数。
在一实施例中,所述多个指令还配置为指示至少一处理器,将所述多个指令中的每个指令分类为多个时间间隔中的一相应时间间隔。在一实施例中,所述多个时间间隔中的每一个时间间隔相应于降低负载与确定所述输入AC电力可用之间的一时间量。在至少一实施例中,所述多个指令还配置为指示至少一处理器确定由多个附加能量存储装置中的每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的一相应量。
在一些实施例中,基于每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的相应量以及每一个附加能量存储装置的相应成本来确定多个附加能量存储装置的数量。在一实施例中,分析所述多个指令包括:执行机器学习算法或一个或多个固定规则中的至少一个。
根据本发明的一方面,提供一种不间断电源(UPS)***,所述UPS***包括:一第一输入端,配置用以耦合至一交流(AC)电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流(AC)电力;一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流(DC)电力;一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;及一控制器,配置用以操作所述UPS***用以:确定一备用运行容量的一基线;接收所述备用运行容量的至少一测量指示;确定偏离所述基线的至少一测量值的一程度;及基于群集对所述基线偏离的程度的确定,输出所述能量存储装置的一预期寿命的一指示。
在一实施例中,所述控制器还配置为执行一回归分析以确定所述备用运行容量的所述基线。在一实施例中,所述至少一个测量包括多个测量,其中所述控制器还配置为执行一群集分析,以识别多个测量中的一个或多个测量的一群集。在一实施例中,确定至少一个测量偏离所述基线的程度包括:确定所述群集偏离所述基线的一程度。
根据本发明的一方面,提供一种非暂态计算机可读介质,存储计算机可执行指令序列,用于确定一能量存储装置的一预期寿命,所述计算机可执行指令序列包括多个指令,所述多个指令指示至少一处理器控制不间断电源(UPS),所述UPS具有:一第一输入端,配置用以耦合至一交流(AC)电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流(AC)电力;一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流(DC)电力;以及一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力至:确定一备用运行容量的一基线;接收所述备用运行容量的至少一测量指示;确定偏离所述基线的至少一测量值的一程度;及基于群集对所述基线偏离的程度的确定,输出所述能量存储装置的一预期寿命的一指示。
在至少一实施例中,所述多个指令还配置为指示至少一处理器执行一回归分析,以确定所述备用运行容量的所述基线。在一些实施例中,所述至少一个测量包括多个测量,其中所述多个指令还配置为指示至少一处理器:执行一群集分析,以识别多个测量中的一个或多个测量的一群集;及确定所述群集偏离所述基线的一程度。
附图说明
下面参照附图讨论至少一实施例的各个方面,这些附图并非意图按比例绘制。被包含的附图提供对各个方面及实施例的说明和进一步的理解,并且附图被并入本说明书中并构成本说明书的一部分,但是不作为对本发明的限制的定义。附图及说明书的其余部分,用于解释所描述和要求保护的方面和实施例的原理和操作。在附图中,在各个附图中显示的每个相同或几乎相同的组件由相似的数字表示。为了清楚起见,并非每个组件都可以在每个图中标记。在图中:
图1显示根据一实施例的不间断电源(UPS)的框图。
图2显示根据一实施例控制UPS的流程图。
图3显示针对各种放电电流的预期电池电压随时间变化的曲线图。
图4显示根据一实施例表示回归容量曲线的曲线图。
图5显示指示根据另一实施例的回归容量曲线的曲线图。
图6显示根据一实施例的曲线图,所述曲线图表示影响UPS的断电状况持续时间长于UPS备用运行时间。
图7显示根据一实施例表示在UPS停止向负载提供功率之后数分钟的功率返回频率的曲线图。
图8显示根据一实施例表示在UPS停止向负载提供功率之后数分钟的功率返回频率的曲线图。
图9显示根据一实施例的训练机器学习算法的流程图。
图10显示根据一实施例的分析参数的流程图。
具体实施方式
本文讨论的方法及***的示例在应用中不限于以下的描述或在附图中显示的构造细节及组件的布置。所述方法及***能够在其他实施例中实施,并且能够以各种方式被实践或执行。本文提供的特定实施方式的示例仅出于说明性目的,并不旨在进行限制。特别地,结合任何一个或多个示例讨论的动作、组件、元素及特征不被排除在任何其他示例中的类似角色之外。
另外,本文所使用的措词和用语是出于描述的目的,并且不应被视为限制。对本文中以单数形式提及的***及方法的示例、实施例、组件、元素或动作的任何引用也可以包括包括多个的实施例,并且对本文中的任何实施例,组件、元素或动作的复数形式的任何引用也可以仅包括特点的实施例。单数或复数形式的引用无意于限制当前公开的***或方法,其组件、动作或组件。本文中的“包括(including)”,“包含(comprising)”,“具有(having)”,“含盖(containing)”,“涉及(involving)”及其变体的使用意在涵盖其后列出的项目及其等同物以及其他项目。
对“或”的引用可以被解释为包括性的,使得使用“或”描述的任何用语可以指示单个,一个以上以及所有所描述的用语中的任何一个。另外,如果本文与通过引用并入本文的文档之间的用语用法不一致,所包含参考文献中的用语“用法”是本文的补充;对于不一致之处,以本文中的用语为准。
图1是不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)100的框图。所述UPS100包括一输入端102、一交流/直流转换器104、一个或多个直流总线106、一直流/直流转换器108、多个能量存储装置110、一控制器112、一直流/交流逆变器114及一输出端116。所述输入端102耦合到所述交流/直流转换器104及交流(alternating current,AC)电源(未示出),例如AC主电源(AC mains power supply)。所述交流/直流转换器104耦合到所述输入端102和一个或多个直流总线106,并且通信耦合到所述控制器112。所述一个或多个直流总线106耦合到所述交流/直流转换器104,所述直流/直流转换器108和所述直流/交流逆变器114,并且通信地耦合到所述控制器112。所述直流/直流转换器108耦合到一个或多个直流总线106和能量存储装置110,并且通信耦合到所述控制器112。所述多个能量存储装置110耦合到所述直流/直流转换器108,可能包括一个或多个电池或其他能量存储装置。所述直流/交流逆变器114耦合到一个或多个直流总线106和所述输出端116,并且通信耦合到所述控制器112。所述输出端116耦合到所述直流/直流逆变器114,并且可以耦合到外部负载(未示出)。
所述输入端102被配置为耦合到所述AC主电源,并且接收具有输入电压电平的输入AC电力。所述控制器112被配置为基于所述UPS 100是否确定AC电力可接受来控制所述UPS 100在不同操作模式下的操作。
确定提供给所述输入端102的AC电力是可接受的还是不可接受的,可以包括确定AC电力的电参数,以及确定电参数是否满足指定条件。所述电参数可以包括例如所接收的AC电力的电压幅度或频率。可以通过通信方式耦合到所述控制器112或包括在所述控制器112中的传感器来获取电参数。所述控制器112可以基于电参数确定AC电力是否可接受。
例如,如果电参数在值的范围内,则所述控制器112可以确定AC电力是可接受的。如果所接收的AC电力的电压幅度大于可接受的电压幅度值的范围的上限,则可以确定AC电力为不可接受的。类似地,如果接收到的交流电力的电压频率低于可接受的电压频率范围的下限,则可以将交流电力确定为不可接受。
如果所述控制器112确定提供给所述输入端102的交流电力是可接受的,则所述控制器112能够以正常操作模式操作所述UPS 100。在正常操作模式下,在所述输入端102接收到的交流电力被提供给所述交流/直流转换器104。所述交流/直流转换器104将所述AC电力转换成直流(direct current,DC)电力,并且将DC电力提供给一个或多个直流总线106中的一个或两个。一个或多个直流总线106将DC电力分配给所述直流/直流转换器108和所述直流/交流逆变器114。所述直流/直流转换器108转换接收到的DC电力,并将转换后的DC电力提供给所述能量存储装置110以对所述能量存储装置110充电。所述直流/交流逆变器114从一个或多个直流总线106接收DC电力,将DC电力转换成调节的AC电力,并且将调节的AC电力提供给所述输出端116以被输送到负载。
当所述控制器112确定从AC主电源提供给所述输入端102的交流电力不可接受时,所述控制器112可以使UPS 100以备用操作模式进行操作。在备用操作模式下,DC电力从能量存储装置110放电到所述直流/直流转换器108。所述直流/直流转换器108转换接收到的DC电力,并且将转换后的DC电力分配给一个或多个直流总线106。
在备用操作模式期间,由所述能量存储装置110提供分配给一个或多个直流总线106的电力,在正常操作模式期间,分配给一个或多个直流总线106的电力由连接到所述输入端102的一电源提供。随后,由所述直流/交流逆变器114汲取分配给一个或多个直流总线106的电力,以将汲取的电力从DC电力转换为AC电力,并将AC电力提供给连接至所述输出端116的外部负载。
如上所述,所述控制器112可以控制UPS 100的操作。在一实施例中,所述控制器112包括一采样器118、一个或多个处理器120和存储器122。所述采样器118被配置为采样参数。举例来说,所述采样器118可包含经配置以感测电参数的一个或一个以上传感器。在一实施例中,电参数包括表示在输入端102处接收的电力,在输出端116处提供的电力和/或在能量存储装置110处存储的电力的参数,如下面更详细地讨论的。在另一实施例中,所述采样器118可以被配置为耦合到一个或多个传感器或其他数据源,所述传感器或其他数据源被配置为感测环境参数,并将表示环境参数的信息提供给所述采样器118。
使用存储在相关联的存储器(例如存储器122)中的数据,所述控制器112可执行存储在一个或多个非暂态计算机可读介质上的一个或多个指令,这可能导致操纵数据。在一些实施例中,所述控制器112可以包括一个或多个处理器(例如一个或多个处理器120)或其他类型的控制器。在另一实施例中,所述控制器112包括现场可编程门阵列(FPGA)控制器。在又一实施例中,所述控制器112在处理器上执行本文公开的功能的一部分,并使用经调整以执行特定操作的专用集成电路(ASIC)来执行另一部分。如实施例所说明的,根据本公开的实施例可以使用硬件和软件的许多特定组合来执行本文所述的操作,并且本公开不限于硬件和软件组件的任何特定组合。
在一些实施例中,所述控制器112可以根据一种或多种控制算法来控制UPS 100。可以根据在制造时被编程到所述UPS 100中的预定规则来执行一种或多种控制算法。所述预定规则可以是固定的,并且不随时间变化,或者规则可以随时间变化。
在其他实施例中,所述控制器112可以根据一种或多种包括机器学习算法的控制算法来控制所述UPS 100。所述机器学习算法可以使UPS 100基于接收到的数据进行学习和演化,并相应地调整或更改机器学习算法。例如,机器学习可以基于群集(clustering)或回归(regression)技术。在一些实施例中,一个或多个算法可以包括机器学习算法和固定的预定规则的组合。
相对于仅执行预定规则的UPS的控制器,执行机器学习算法的UPS的控制器可能能够获得优势。下文将更详细地讨论机器学习算法的至少两个示例实现。在第一实施例中,UPS 100可执行机器学习算法,所述机器学习算法使UPS 100能够确定一个或多个能量存储装置110的剩余寿命。例如,所述控制器112可以确定UPS 100和能量存储装置110的正常状态。在确定UPS 100和能量存储装置110的正常状态之后,所述控制器112可以监视UPS 100的异常能量存储状况,这可以表示能量存储装置110的剩余寿命。在一些实施例中,UPS 100可以响应地向用户提供反馈,建议用户考虑更换一个或多个能量存储装置110。
在第二实施例中,UPS 100可以执行机器学习算法以确定将附加能量存储装置连接到UPS的好处。例如,UPS 100可以确定可以通过添加附加能量存储装置来避免的负载下降的次数。如本文所使用的,负载下降可以指UPS 100停止向输出116提供电力的情况,这可能是由于停止从所述输入端102接收电力以及能量存储装置110完全放电,或非常低的电荷所致,其中一个或多个能量存储装置110将被保护免于完全放电。响应于确定可以通过添加附加能量存储装置来避免的负载下降的次数,UPS 100可以向用户提供指示,可以通过添加相应数量的附加能量存储装置来避免的负载下降次数的反馈。
图2显示根据一实施例控制UPS的一流程200。例如,所述流程200可以由所述控制器112执行。所述流程200包括确定一个或多个参数,分析一个或多个参数,提供反馈以及控制UPS的动作。如以下相对于图9更详细地讨论的,UPS 100可以在执行流程200之前执行训练流程。
在动作202,所述流程200开始。在动作204,确定参数。例如,所述控制器112可以确定指令在其中实现UPS 100的环境的环境参数。所述采样器118可以通过直接采样环境参数或者通过以其他方式接收环境参数来确定环境参数。
环境参数可以包括指示UPS 100的操作和实施环境的电参数,而不是指示隔离UPS100的参数。例如,环境参数可以包括指示环境温度、环境湿度、UPS 100接收到的市电质量的参数(例如从输入端102处的市电源),来自连接到UPS 100的负载的需求的参数,以及指示能量存储装置110的参数,例如电压、容量和温度参数或物理特性,例如凸起(bulging)。环境参数可能会导致在不同地区实施的两个基本相同的UPS之间的运行差异,从而基于各个环境参数来优化UPS的性能。
在动作206,分析参数。分析参数可以包括分析在动作204处确定的环境参数。在第一实施例中,以下相对于图3至图5更详细地讨论。分析环境参数包括确定一个或多个能量存储装置的质量或预期寿命。在第二实施例中,以下相对于图6至图8更详细地讨论。分析环境参数包括确定可以通过增加确定数量的附加能量存储装置来避免的负载下降的次数。
在动作208,提供反馈。例如,提供反馈可以包括基于动作206处的分析结果向用户提供与UPS 100有关的反馈。继续以上关于动作206讨论的第一实施例,所述反馈可以包括向用户警告每个能量存储装置110的预期剩余寿命。继续以上关于动作206所讨论的第二实施例,所述反馈可以包括向用户提供建议的信息,指示与能量存储装置110中已经存在的装置相比,建议的附加能量存储装置的数量。
在一些实施例中,动作208是可选的。仅当作为动作206执行的分析的结果满足某些条件时,才可以执行动作208。例如,如果在动作206处确定一个或多个能量存储装置可能发生故障并且应尽快更换,则可以执行动作208以警告用户即将发生的故障。否则,如果在动作206处确定正在使用的所有能量存储装置都处于健康状态并且不需要立即更换,则可以不提供反馈。在其他实施例中,动作208不是可选动作。可以始终提供指示动作204和206的结果的反馈。例如,在动作208,可以经由用户界面连续地向用户提供反馈,其中所述反馈可以包括指示一组能量存储装置中的每一个的各自的健康状况的信息。
在动作210,所述控制器112控制UPS 100。所述控制器112可以根据在动作204确定的参数来控制UPS 100。例如,所述控制器112可以至少部分地基于在动作204处确定的参数来确定UPS 100所连接的公用事业源即将发生停电或停电状况。在一些实施例中,动作210是可选的并且可以不被执行。在动作212,流程200结束。
图9显示训练机器学习算法的流程900。例如,流程900可以由所述控制器112执行。流程900可以被执行以训练机器学习算法以确定一个或多个能量存储装置的条件。所述流程900包括测量参数、存储参数、可选地等待延迟时段以及分析存储的参数的动作。
在动作902,流程900开始。在动作904,确定参数。例如,参数可以包括指示能量存储装置110的电压,能量存储装置110的充电状态(或“剩余容量”)以及在输出端116处提供的电流的参数。在动作906,存储参数。例如,在动作904处确定的参数可以由所述控制器112存储在存储器122中。
在动作908,可以执行可选的延迟时段。所述延迟时段的持续时间和/或实现方式可以由用户选择,或者可以由所述控制器112确定。在动作910,分析参数。在一实施例中,分析参数包括对参数执行回归分析以确定与参数相对应的回归曲线。回归曲线能够以指令指示训练期间UPS 100的状态的基线状况。
在一些实施例中,在动作912处,确定训练周期是否完成。例如,当经过指定的时间量,已获取指定数量的数据点时,可以确定训练周期已完成。从用户接收到指示训练时段将要结束的输入,或者满足其他条件。如果训练周期完成(912为是),则流程900在动作914结束。如果训练周期未完成(912为否),则流程900返回动作904。在一些实施例中,尽管训练阶段可以在动作912处完成,但是机器学习算法可以随着时间继续发展。机器学习算法可以充以足够的信息以能够做出决策。随着算法接收更多数据,由于环境条件的偏差,所采取的决策可能会有所不同。
参照图2,在过程200的第一实施例中,可以检测一个或多个能量存储装置110的状况或预期寿命。在动作204,可以确定指示一个或多个能量存储装置110的参数。与动作904类似,参数可以包括指示能量存储装置110的电压,能量存储装置110的剩余容量,和/或在所述输出端116提供的电流。基于对一个或多个能量存储装置的状态的确定,可以在动作208将反馈提供给用户。在一实施例中,可以提供指示一个或多个能量存储装置的预期寿命的反馈。在另一实施例中,可以提供指示更换一个或多个能量存储装置的反馈(例如,因为一个或多个能量存储装置接近预期寿命的终点)。相对于图3至图5,提供了关于一个或多个能量存储装置的状况向用户提供反馈的附加示例。
在一些实施例中,UPS 100可以基于训练时段来确定所述能量存储装置110的参数。图3显示针对各种放电电流的预期电池电压随时间变化的曲线图300。曲线图300可以对应于对于各种放电电流的能量存储装置110的期望电压。例如,第一迹线302显示能量存储装置110释放36安培(A)的电流随时间的预期电压。如所述第一迹线302所示,当提供36A的电流时,预期能量存储装置110在大约七分钟之后完全放电。
可以基于由所述控制器112在能量存储装置110的几个放电周期上确定的信息,来确定所述第一迹线302以及曲线图300的其他迹线。放电循环可能包括以下情况:UPS 100不再能够在输入端102处获得质量合格的公用电源,因此会从能量存储装置110取电,或者当能量存储装置110执行自检时(即,在继续向负载供电的同时,将UPS 100控制为电池模式)。例如,放电周期信息可以由所述控制器112确定,如下表1所示。
表1:UPS容量和随时间变化的电压
所述控制器112可以在能量存储装置110正在放电时对能量存储装置110的电压和剩余能量容量(例如指示剩余的存储能量容量)进行采样。在一些实施例中,所述控制器112可以规则间隔对电压和电容进行采样。例如,如表1所示,所述控制器112可以以10秒的间隔对四个样本来采样电压和电容,其中至少一个可以是放电自测试样本。所述控制器112还可以确定和存储在每个样本间隔分别指示接近所述控制器112的汲取的负载电流和温度的负载和环境温度信息。
所述控制器112可以执行机器学习算法,例如回归算法,以基于电压、容量、负载和/或温度信息来确定每个负载的标准放电曲线。例如,标准放电曲线可以指示在给定温度下给定负载的电池容量随时间的变化。
基于放电信息,可以确定能量存储装置110的基线容量。例如,图4显示根据实施例的指示回归容量曲线402的曲线图400的一个实施例。回归的容量曲线402可以对应于能量存储装置110在特定负载(例如36A)和特定温度(例如25℃)下放电一次或多次。回归容量曲线402对应于一组回归数据点404,已经通过执行机器学习算法从真实的一组数据点406回归。例如,数据点组406可以指示由所述控制器112确定的能量存储装置110的基线剩余容量,如以上关于表1所讨论的。
如以上关于动作204所讨论的,UPS 100可以继续确定环境参数,所述环境参数可以包括指示能量存储装置110的剩余容量的参数。在动作206的实施例中,可以对容量参数进行分析以识别明显偏离基线的容量值,如回归容量曲线402。例如,图10显示可以被执行以识别出明显的基线偏差的动作206的实施例。
图10显示分析参数的过程1000。例如,过程1000可以由所述控制器112执行。如上所述,所述过程1000可以显示动作206的实施例。所述处理1000包括以下动作:执行群集算法、确定群集是否偏离基线,存储群集已经偏离基线的指示,确定群集是否是一系列偏差之一,并确定检测到问题。
在动作1002,所述过程1000开始。在动作1004,执行群集算法。例如,可以对在动作204确定的参数执行群集算法,例如指示与一个或多个能量存储装置相关联的剩余能量源容量的参数。执行群集算法可以包括执行机器学习算法以识别相似数据点的群集或组。例如,在参数是指示一个或多个能量存储装置的剩余能量源容量的参数的情况下,一组相似数据点可以包括在相似时间范围内具有相似剩余容量的数据点。随着算法的学习和发展,可由群集算法确定和更新数据点位于单个聚类内所需的剩余容量和时间范围的相似度。
在动作1006,确定群集是否偏离基线至群集代表异常偏差的程度。如上所述,基线可以代表与正常和/或健康状况下的能量存储装置相对应的参数,并且可以由诸如回归容量曲线402之类的回归曲线表示。因此,与基线明显偏离的群集可能表示能量存储装置未处于正常和/或健康状态,因此可能需要更换。当算法学习并发展以识别正常和异常偏差时,可以通过群集算法来确定群集必须偏离基线以被视为异常偏差的程度。如果群集没有异常偏离群集(1006否),则所述过程1000在动作1008处结束。否则,如果群集异常偏离基线(1006是),则过程继续到动作1010。所述算法可以对可能表示能量存储装置或UPS***100有问题的偏差模式做出反应。
在动作1010,存储偏差的指示。例如,所述控制器112可以将偏差的指示存储在所述存储器122中。在动作1012,确定群集是否是一系列偏差之一。例如,如果先前已经为与所述群集相关联的一个或多个能量存储装置检测到阈值数目的异常群集,则所述群集可以被认为是一系列偏差之一。
如果群集不是一系列偏差之一,则过程1000在动作1008处结束。否则,如果群集是一系列偏差之一,则过程1000继续动作1014。在动作1014,确定已经检测到问题。例如,问题可能是一个或多个能量源未处于正常和/或健康状态,如一系列偏离基线的异常剩余容量参数所表明的。如以上关于动作208所讨论的,可以响应于未处于正常和/或健康状况的能量存储装置的检测而向用户提供反馈。例如,可以向用户提供指示用户应该考虑更换能量存储装置的反馈和/或指示容量参数的图,如下面关于图5所讨论的,在动作1008,过程1000结束。
图5显示根据实施例的指示另一回归容量曲线502的曲线图500。曲线图500可以类似于曲线图400,除了相对于曲线图400可能已经过去了附加的时间和/或能量存储装置的状况可能已经下降。
回归容量曲线502可以对应于能量存储装置110,与确定了回归容量曲线402相同的负载(例如36A)和相同的温度(2525℃)放电。回归容量曲线502对应于通过执行机器学习算法已经从一组数据点506回归的一组回归数据点504。例如,数据点组506可以指示由所述控制器112确定的能量存储装置110的剩余容量,如以上关于表1所讨论的。
图500包括一组离群数据点508,其可以响应于如以上关于动作1004所讨论的群集算法的执行而被识别。一组异常数据点508指示在相似的放电时间,能量存储装置110的容量比由回归容量曲线502预测的容量值低大约30%。与回归容量曲线502相比,由离群数据点508的组表示的容量的显着降低可以指示能量存储装置110正在发生故障。所述控制器112可以检测离群数据点508的组与回归容量曲线502的偏差,并且确定能量存储装置110正在发生故障。例如,所述控制器112可以基于在动作1012处的确定异常数据点组508是一系列偏差之一来确定能量存储装置110出故障。
响应于确定能量存储装置110出故障,所述控制器112可以采取一个或多个动作。例如,所述控制器112可以向用户提供指示应当更换能量存储装置110的反馈。可选地,所述控制器112可以根据对能量存储装置110的即将发生的故障的确定来自动修改一个或多个设置。例如,如果能量存储装置110的容量下降到阈值以下,或者可以向用户提供通知以启动负载的安全关闭,所述控制器112可以被配置为启动与UPS 100连接的负载的安全关机。响应于确定能量存储装置110未在预期条件下运行,所述控制器112可以增加阈值,使得负载将以较高的容量值安全地关闭。例如,尽管在正常操作条件下储能装置110可能被关闭到低于剩余容量值10%,在所述控制器112确定能量存储装置110未在正常运行条件下运行时,能量存储装置110可能被关闭到低于25%的剩余容量值。
如以上关于动作208所讨论的,向用户提供反馈可以包括提供关于最佳能量存储装置容量的建议。例如,在一些实施例中,能量存储装置110可以包括两个或更多个相同或不同容量的电池。UPS 100的备用运行时间部分取决于储能装置110的容量。然而,能量存储装置110的成本将随着能量存储装置的容量或数量的增加而增加。因此,在一个实施例中,所述控制器112被配置为与增加UPS 100的备份运行时间的成本相比,向用户提供指示最佳备份运行时间的反馈。
因此,以上提供的过程200的实施例,使UPS 100能够识别可能接近寿命终止状况的能量存储装置。UPS 100可以向用户提供指示装置使用寿命终止状态的反馈,例如有关应更换装置的通知或图形(例如图形500)。
如上所述,确定能量存储装置110的寿命并提供其反馈是过程200的一个实施例。在过程200的第二实施例中,UPS 100可以被配置为确定向能量存储装置110添加一个或多个附加能量存储装置的效果。例如,在动作204,UPS 100可以在每次UPS 100掉落负载时确定负载掉落的持续时间。在动作206,所述控制器112可以基于由能够连接到能量存储装置110的一个或多个能量存储装置提供的备用电力的附加容量来确定,如果将一个或多个其他储能装置连接到UPS 100,UPS 100可以为负载提供电力的时间为多长时间。
图显示曲线图600,所述曲线图600指示影响UPS的断电状况持续比UPS的备用运行时间更长的次数。曲线图600的x轴表示UPS 100停止向负载供电之后的分钟数(例如因为能量存储装置110已被放电到低于最小操作容量),UPS 100重新获得市电。在一些实施例中,x轴可以指示秒数或另一时间单位。曲线图600的y轴表示在UPS 100已经停止向连接到UPS100的负载提供电力之后UPS 100重新获得市电的次数。
所述曲线图600上的每个点表示UPS 100在相应的时间量(例如,分钟数)内重新获得市电的次数(即频率)的存储指示,在UPS 100已经停止向负载供电之后。如曲线图600所示,UPS 100在UPS停止向负载提供电力三次后,在一分钟内重新获得市电,在1-2分钟之间重新获得市电。在UPS停止为负载供电两次后,并且在UPS停止为负载供电五次后的两到三分钟之间重新获得市电。如果将附加的能量存储装置添加到能量存储装置110,则第一标记602指示UPS 100运行时间的附加数量。
更具体地,第一标记602指示向能量存储装置110添加附加能量存储装置将使UPS100的备用运行时间稍微超过三分钟。将UPS 100的备用运行时间增加三分钟以上将消除关机,否则关机将在UPS 100关闭而无需附加能量存储装置的三分钟之内发生。如图6所示,UPS 100在关闭三分钟后的一分钟内重新获得市电,在两次关闭一分钟至两分钟之间重新获得市电,并且在五次关闭后的两到三分钟内重新获得市电,在关闭后的三分钟内总共发生了10次。因此,将UPS 100的备用运行时间(例如,通过添加能量存储装置)增加超过三分钟会减少10次关机次数,所述控制器112可以被配置为向用户提供反馈,所述反馈指示添加附加能量存储装置将在最后一段时间内将关闭次数减少10次,或者将其表示为百分比,以便用户决定是否值得使用附加储能装置的成本将关闭次数减少10次。
第二标记604指示如果要添加第二附加能量存储装置,则UPS 100可以提供的附加运行时间量,除了以上结合第一标记602讨论的第一附加能量存储装置之外。如图6所示,UPS 100在三到四分钟的关闭之间重新获得市电四次,在三到四分钟的关闭之间重新获得市电,并且在六到五分钟内关闭六次后重新获得市电,在三到六分钟内关闭总共发生了13次。第二标记604表示添加两个额外的能量存储装置将使UPS 100的备用运行时间增加不到七分钟,与仅将第一附加能量存储装置添加到能量存储装置110,或将其表示为对于用户可能更有用的百分比相比,这将减少额外的13次关机次数。所述控制器112可以被配置为向用户提供反馈,所述反馈指示添加第二附加能量存储装置将使停机次数减少13次,或将其表示为所有关闭次数的百分比,以允许用户确定第二个附加存储装置的成本是否值得将关闭次数减少13次。
动作206可以进一步包括识别用于最大化向能量存储装置110添加附加能量存储装置的有效性的机会。UPS 100可以识别具有特别高的频率的负载下降,并且可以将这种高频负载下降识别为将一个或多个其他能量存储装置添加到能量存储装置110的机会。图7显示曲线图700,所述曲线图700显示影响UPS的断电状况持续比UPS的备用运行时间更长的次数。与曲线图600相似,曲线图700表示如果要将附加能量存储装置添加到能量存储装置110,UPS 100运行时的附加数量,其中,曲线图700上的每个点表示在UPS 100停止为负载供电后的相应分钟数内,UPS 100重新获得市电的次数(即频率)的指示。
如果要将一个能量存储装置添加到能量存储装置110,则第一标记702会指示附加运行时间。如果两个能量存储装置要被添加到能量存储装置110,则第二标记704指示附加运行时间量,如果要将三个能量存储装置添加到能量存储装置110,则第三标记706指示附加运行时间量,并且如果要将四个能量存储装置添加到能量存储装置110,则第四标记708指示附加运行时间量。
曲线图700还指示UPS 100关闭的第一群集710和UPS 100关闭的第二群集712,其指示关闭次数相对较高的区域。第一群集710包括44个关闭,并且第二群集712包括61个关闭。可以通过在动作206由所述控制器112执行的机器学习算法来识别群集710、712。
例如,所述控制器112可以确定在第一群集710和第二群集712期间提供足够的备用电力以将UPS 100维持在操作状态(例如通过添加四个附加电池,如第四标记708所示),值得附加能量存储装置的成本。因此,在动作208,所述控制器112可以向用户提供反馈,所述反馈指示可以通过添加附加能量存储装置来实现的好处。所述确定可以基于添加附加能量存储装置的成本,耦合到UPS 100的负载的临界度来指示不降低负载的重要性,并且减少了由附加能量存储装置引起的负荷下降的次数。类似地,所述控制器112可以确定在第一群集710和第二群集712之外增加附加能量存储装置将导致收益的减少,这不值得额外的能量存储装置的成本。
图8显示曲线图800,所述曲线图表示影响UPS的断电状况持续的次数大于UPS的备用运行时间的次数,与曲线图600和700相似,曲线图800表示如果要向储能装置110添加附加储能装置,则UPS 100运行时的额外数量,其中,曲线图800上的每个点表示在UPS 100停止为负载供电后的相应分钟数内,UPS 100重新获得市电的次数(即频率)。如果要将一个储能装置添加到储能装置110,则第一标记802指示UPS 100提供的额外运行时间,第二标记804指示如果要将两个能量存储装置添加到能量存储装置110,则UPS 100提供的额外运行时间。
曲线图800还指示UPS 100停机的群集806,其指示停机次数相对较高的区域。群集806包括57次关闭,其中群集806可以由所述控制器112执行的机器学习算法来识别。所述控制器112可以确定,如在群集806之后缺少频繁关闭的任何群集所证明的那样,添加更多的能量存储装置,超出寻址第二标记804所指示的群集806所需的数量,几乎没有好处。更具体地,尽管添加两个附加能量存储装置将解决60个中断,其中一些被群集806捕获,但是添加更多的能量存储装置最多将解决33个更多的中断。因此,所述控制器112可以在动作208处建议用户仅安装两个附加能量存储装置来对群集806进行寻址,因为在经济上可能不建议任何其他附加能量存储装置。
所述控制器112可以基于能量存储装置110的状态来调整关于能量存储装置的最佳数量的推荐。例如,随着至少一个能量存储装置110的老化,能量存储装置110中的至少一个的能量存储容量可以随着时间而减小。所述控制器112可以被配置为连续地分析指示能量存储装置110的容量的可用信息。因此,在提供关于要添加的最佳数量的能量存储装置(如果有的话)的推荐中,不断地考虑能量存储装置110的各个年龄。例如,UPS 100可以重复执行过程200。当更换储能设备时(例如,由于电池因使用年限而出现故障),所述控制器112可以保留指示被替换的能量存储装置的容量的信息,使得所述控制器112可以提供关于能量存储装置110的寿命更准确的预测。
如以上参考图6至图8所讨论的,可以根据市电恢复后的负载下降后的时间量来对负载下降的数量进行分类。在前述实施例中,负载下降的数量分为一分钟间隔。例如,第一时间间隔表示在UPS 100放下负载后一分钟内市电返回的次数,第二时间间隔表示在UPS100放下负载一到两分钟之间市电恢复的次数,依此类推。在其他示例中,可以根据大于或小于一分钟的不同或相同的时间间隔对多个负载下降进行分类。
如以上关于动作208所讨论的,向用户提供反馈可以包括预测市电故障,使得可以安全地管理由UPS 100供电的负载。例如,由UPS 100提供动力的服务器可以被配置为响应于UPS 100对市电将发生故障的预测来安全地关闭或迁移由服务器托管的一个或多个软件应用程序。输出的反馈可以基于从一个或多个其他UPS收集的数据,例如在一个时间段内一个或多个其他UPS上的负载下降数量。
在不同的地理区域之间,市电状况可能存在很大差异。例如,某些地理区域特别容易出现停电或停电的情况。其他人很少会遇到停电,有些人会遇到电峰值或偶尔的电源不足。在确实遭受市电中断的区域中,导致市电停电的市电状况可能有很大不同。另外,市电停电可能是由几种不同事件(例如,天气状况和滚动停电)之一引起的,每种事件的特征是导致市电停电的不同位置特定的市电异常。
例如,与第二地理位置中的第一电力事件相比,第一地理位置中的第一电力事件可以展现出不同的电力质量像差。类似地,在第一地理位置中的第一电力事件可以表现出与在第一地理位置中的第二电力事件不同的电力质量像差。相应地,在一个实施例中,控制器112可以被配置为分析本地市电状况并获知通常在各种电力事件之前发生了哪些状况,因此,所述控制器112可以预先预测市电中断,并且耦合到UPS 100的负载可以具有足够的时间来准备预测的中断。
所述控制器112可以被配置为将指示从输入102(例如,从公用电网)接收的电力质量的信息(例如电压信息或电流信息)存储在所述存储器122中。如果从所述输入端102接收到的电力指示存在电力事件,所述控制器112可以记录表示从所述输入端102接收到的导致电力事件的电力质量所存储的信息,并将所存储的信息与电力事件相关联。如本文中所使用的,电力事件可以包括使得电力质量偏离正常电力质量的事件。例如,电力事件可能包括停电或电压降低的情况。
表2:UPS电压和状态模式
表2的第一列表示确定相应电能质量参数测量值的时间戳。表2的第二列指示与在相应时间戳在所述输入端102接收的电力相对应的电压测量。例如,所述控制器112可以包括或耦合到一个或多个电压传感器,所述一个或多个电压传感器被配置为确定在输入102接收的电力的电压电平。表2的第三列指示UPS 100在相应时间戳的状态。UPS 100的状态可以包括在线状态、智能升压状态和停电状态之一。可以基于在输入端102处接收到的电力的电压电平来确定UPS 100的状态。例如,在一个非限制性示例中,如果电压水平介于105V和115V之间,则UPS 100可能处于在线模式,如果电压水平在97V至105V之间,则在智能升压模式下,如果电压水平在115V和123V之间,则在智能修整模式下使用,否则在停电或电池供电模式下使用。
所述控制器112可以通过将电力质量信息与先前捕获的功率质量信息进行比较,来确定由电力质量信息指示的电力事件。所述控制器112能够以提高的准确性连续学习电力质量信息模式来指示电力事件。例如,所述控制器112可以确定在UPS 100无法访问市电之前,在线和智能升压状态之间的周期性波动指示持续停电。
在确定电力事件之后,所述控制器112可以将表2中包括的信息与所确定的功率事件相关联。所述控制器112还可以存储所述表2中包括的信息,以进一步改善所述控制器112识别以相似电力质量模式为特征的滚动停电的能力。
表2中的每行信息包括一组数据点,所述数据点包括电压值,确定电压值的时间,以及确定电压值时的UPS 100的状态。能够以周期性间隔,响应于某些触发条件或两者来确定每组数据点。例如,在一实施例中,每分钟确定一组数据点。在同一实施例中,如果UPS100的状态改变,则还确定一组数据点。因此,所述控制器112可以被配置为每分钟以及每当UPS 100的状态改变时确定一组新的数据点。
表3指示存储的信息,所述信息指示UPS 100在输入102处接收到的与第二电力事件相对应的电力质量。例如,第二电力事件可以包括天气状况(例如包括闪电状况)。
表3:UPS电压和状态模式
表3指示的信息类似于表2指示的信息,除了表3对应于与第一电力事件不同的第二电力事件。例如,尽管第一电力事件可能已经是滚动停电,但是第二电力事件可以包括天气状况,例如风暴。表2和表3指示不同电力事件的不同电力中断模式。
例如,表2表示停电(例如0V)之前的电压骤降条件(例如95-99V)。表3列出了停电条件之前的尖峰电压(例如1000V)。所述控制器112可以获知电压骤降条件和电压尖峰条件倾向于先于停电条件。基于所述确定,所述控制器112可以预测停电条件的发生,并且采取措施来减轻停电条件的影响。
例如,UPS 100可能正在为托管一个或多个软件应用程序的服务器供电。如果预测到停电状况,则服务器迁移一个或多个软件应用程序或安全关闭一个或多个软件应用程序可能是有利的,以确保在托管一个或多个软件应用程序时服务器不会断电。尽管当市电中断时,UPS 100可能能够使用能量存储装置110提供的电源为服务器供电,迁移或安全关闭一个或多个软件应用程序所需的时间可能超过UPS 100的备份运行时间。因此,通过能够在停电状况发生之前对其进行预测,UPS 100为负载提供了额外的时间以准备所预测的停电状况。
在一些实施例中,UPS 100可以响应于确定断电状况被预测而直接控制负载。例如,并且继续前面的实施例,UPS 100可以响应于预测中断条件而自动开始安全关闭或迁移由服务器托管的一个或多个软件应用。在其他实施例中,UPS 100可以向负载提供指示预测的停电的信息,使得负载可以为预测的停电做准备。例如,UPS 100可以提供指示停电开始之前的预计时间,停电预计持续多长时间,以及在能量存储装置110耗尽之前UPS 100能够向负载提供备用电力的时间。在又一个实施例中,UPS 100可以向用户提供反馈以指示预测的停电,从而用户可以相应地操作负载。
因此,UPS 100能够为由UPS 100供电的负载提供有价值的信息和功能。通过执行机器学习算法,所述控制器112能够基于UPS 100特有的环境条件来调整UPS 100的功能,这对于基于静态规则的***可能是困难的或不可能的。
例如,在一实施例中,所述控制器112可以获悉90V-100V范围内的电压骤降条件通常在UPS所驻留的地理位置的停电条件之前。在另一实施例中,所述控制器112可以获悉90-100V范围内的电压骤降条件是正常的,并且不在停电条件之前,但是所述地理位置的停电条件通常在50-60V的电压骤降条件之前。基于静态规则的***可能无法学习和区分这两个示例,因此只能提供有限的停电预测信息。
因此,所述控制器112可以通过执行机器学习算法来增强耦合到UPS 100的负载的功能。例如,在负载是服务器计算机的情况下,UPS 100可以通过使服务器更好地为停电状况做准备来增强服务器的计算机功能。因此,在服务器安全关闭或迁移由服务器执行的一个或多个软件应用程序之前,通过减轻掉电的风险,服务器能够更有效地运行。因此,与现有技术的UPS相比,UPS 100通过向负载提供附加的信息和功能来增强计算机的功能。
在一些实施例中,所述控制器112可以耦合到一个或多个存储组件,被配置为在存储器122之外或代替存储器122存储信息。例如,如上所述,所述控制器112可以确定能量存储器随时间的状态和容量,其中能量存储装置的寿命可以影响能量存储装置的容量。在一些实施例中,在替换能量存储装置之后,所述控制器112可以将指示替换后的能量存储装置随时间的容量的信息存储在一个或多个存储组件中。存储指示被替换的能量存储装置的信息在预测随着时间的过去类似的能量存储装置的状态中可能是有益的。类似地,所述控制器112可以存储多个负载下降的每个负载下降的持续时间的指示,如以上关于图6至图8数据点所讨论的。
此外,如上所述,所述控制器112可以被配置为存储与各种电力事件相对应的电力质量模式信息。例如,所述控制器112可以存储电力质量模式信息,所述电力质量模式信息指示针对影响提供给UPS 100的电力质量的不同电力事件的电力事件之前的电力质量参数测量的模式。所述控制器112可被配置为将电力质量模式信息存储在所述控制器122和/或以上讨论的一个或多个存储组件中。
所述控制器112可以耦合到至少一个用户界面,以向用户提供反馈并允许用户改变改变UPS行为的设置。例如,所述控制器112可以可通信地耦合到人机界面(Human-Machine Interface,HMI),所述人机界面具有被配置为从所述控制器112向用户显示信息并允许配置参数的显示器。在其他实施例中,所述控制器112可以通信地耦合到由用户携带的移动电子设备,诸如移动电话。例如,所述控制器112可以被配置为经由有线或无线网络连接(例如,经由互联网连接)与移动电子设备通信。因此,所述控制器112可以被配置为在本地(例如经由HMI)、远程(例如经由网络连接)或两者的组合向用户提供信息。
当前的UPS***没有被设计为能够智能地确定和输出许多额外的储能装置,以供用户增加以获得额外的备用运行时间容量并减少负荷下降的数量。因此,当前的***可能使用户不确定要添加多少能量存储装置以实现期望的备用运行时间容量并保持技术设备可操作。这是一个技术问题。人工智能UPS的示例性实施例可以包括:控制器,其操作UPS以存储指示负载下降持续时间的指示;分析这些指示以确定额外的备份运行时容量,以减少负载下降的次数;并确定提供额外备份运行时间容量的其他一些能量存储装置。至少上述特征的组合包括用作上述技术问题的技术解决方案的***设计。此技术解决方案不是常规的,非常规的,并且在UPS设计领域也不是很容易理解的。所述技术方案是示例性***的实际应用,因为该技术方案解决了上述技术问题并构成了UPS设计技术领域的一种进步,通过提供一种控制器,所述控制器配置为进行确定,以帮助用户保持技术设备的正常运行。
现有的UPS***没有被设计为能够智能地确定和输出能量存储装置的预期寿命的指示。因此,现有***可能使用户不确定储能装置将正常运行多长时间并保持技术设备运行。这是一个技术问题。人工智能UPS的示例性实施例可以包括:控制器,其操作UPS以确定备用运行时间容量的基线;接收一个或多个指示备份运行时容量的度量;并确定一项或多项测量值偏离基线的程度。至少上述特征的组合包括用作上述技术问题的技术解决方案的***设计。此技术解决方案不是常规的,非常规的,并且在UPS设计领域也不是很容易理解的。所述技术方案至少是所述示例性***的实际应用,因为该技术方案解决了上述技术问题并构成了UPS设计技术领域的一种进步,通过提供一种控制器,该控制器配置为进行确定,以帮助用户保持技术设备的正常运行。
因此,已经描述本发明至少一个实施例的几个方面,本领域技术人员将容易想到各种改变、修改和改进。这样的改变、修改和改进旨在成为本公开的一部分,并且旨在落入本发明的精神和范围内。因此,前面的描述和附图仅作为示例。
Claims (20)
1.一种不间断电源UPS***,其特征在于:所述UPS***包括:
一第一输入端,配置用以耦合至一交流AC电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流AC电力;
一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流DC电力;
一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;及
一控制器,配置用以操作所述UPS***用以:
存储多个指令,每一个指令指示在所述UPS***停止提供所述输出电力之后,在一相应时间内所述UPS***重新获得所述输入AC电力的次数;
分析所述多个指令以确定一附加备用运行容量,以减少负载下降的次数;
确定多个附加能量存储装置的数量,所述附加能量存储装置提供所述附加备用运行容量;及
输出所述多个附加能量存储装置被确定的数量,以增加而获得所述附加备用运行容量,并且减少负载下降的次数。
2.如权利要求1所述的UPS***,其特征在于:所述控制器还配置用以将所述多个指令中的每个指令分类为多个时间间隔中的一相应时间间隔。
3.如权利要求2所述的UPS***,其特征在于:所述多个时间间隔中的每一个时间间隔相应于降低负载与确定所述输入AC电力可用之间的一时间量。
4.如权利要求3所述的UPS***,其特征在于:所述控制器还配置用以由多个附加能量存储装置中的每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的一相应量。
5.如权利要求4所述的UPS***,其特征在于:基于每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的相应量以及每一个附加能量存储装置的相应成本来确定多个附加能量存储装置的数量。
6.如权利要求5所述的UPS***,其特征在于:确定多个附加能量存储装置的数量包括:
识别被分类为所述多个时间间隔中的至少一个时间间隔的所述多个指令中的至少一个指令群集;以及
确定添加至少一个附加能量存储装置将通过所述多个时间间隔中的至少一个时间间隔来补充所述能量存储装置的备用运行容量。
7.如权利要求6所述的UPS***,其特征在于:分析所述多个指令包括:执行机器学习算法或一个或多个固定规则中的至少一个,以确定可以通过添加一个或多个能量存储装置来避免负载下降的次数。
8.一种非暂态计算机可读介质,存储计算机可执行指令序列,用于确定一不间断电源UPS的备用存储容量的最佳量,其特征在于:所述计算机可执行指令序列包括多个指令,所述多个指令指示至少一处理器控制UPS,所述UPS具有:
一第一输入端,配置用以耦合至一交流AC电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流AC电力;
一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流DC电力;以及
一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;
存储多个指令,每一个指令指示在所述UPS***停止提供所述输出电力之后,在一相应时间内所述UPS***重新获得所述输入AC电力的次数;
分析所述多个指令;
基于对所述多个指令的分析,确定一附加备用运行容量,以减少负载下降的次数;
确定多个附加能量存储装置的数量,所述附加能量存储装置提供所述附加备用运行容量;以及
输出所述多个附加能量存储装置被确定的数量,以获得所述附加备用运行容量,并且减少负载下降的次数。
9.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:所述多个指令还配置为指示至少一处理器,将所述多个指令中的每个指令分类为多个时间间隔中的一相应时间间隔。
10.如权利要求9所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:所述多个时间间隔中的每一个时间间隔相应于降低负载与确定所述输入AC电力可用之间的一时间量。
11.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:所述多个指令还配置为指示至少一处理器确定由多个附加能量存储装置中的每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的一相应量。
12.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:基于每一个附加能量存储装置提供的附加备用运行时间的相应量以及每一个附加能量存储装置的相应成本来确定多个附加能量存储装置的数量。
13.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:分析所述多个指令包括:
执行机器学习算法或一个或多个固定规则中的至少一个。
14.一种不间断电源UPS***,其特征在于:所述UPS***包括:
一第一输入端,配置用以耦合至一交流AC电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流AC电力;
一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流DC电力;
一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;及
一控制器,配置用以操作所述UPS***用以:
确定一备用运行容量的一基线;
接收所述备用运行容量的至少一测量指示;
确定偏离所述基线的至少一测量值的一程度;及
基于群集对所述基线偏离的程度的确定,输出所述能量存储装置的一预期寿命的一指示。
15.如权利要求14所述的UPS***,其特征在于:所述控制器还配置为执行一回归分析以确定所述备用运行容量的所述基线。
16.如权利要求14所述的UPS***,其特征在于:所述至少一个测量包括多个测量,其中所述控制器还配置为执行一群集分析,以识别多个测量中的一个或多个测量的一群集。
17.如权利要求16所述的UPS***,其特征在于:确定至少一个测量偏离所述基线的程度包括:确定所述群集偏离所述基线的一程度。
18.一种非暂态计算机可读介质,存储计算机可执行指令序列,用于确定一能量存储装置的一预期寿命,其特征在于:所述计算机可执行指令序列包括多个指令,所述多个指令指示至少一处理器控制不间断电源UPS,所述UPS具有:
一第一输入端,配置用以耦合至一交流AC电源,并且配置用以接收来自所述AC电源的输入交流AC电力;
一第二输入端,配置用以耦合至具有一备用运行容量的一能量存储装置,并且配置用以接收来自所述能量存储装置的输入直流DC电力;以及
一输出端,配置用以提供从所述输入AC电力或所述输入DC电力的至少一个获得的输出电力;
确定一备用运行容量的一基线;
接收所述备用运行容量的至少一测量指示;
确定偏离所述基线的至少一测量值的一程度;及
基于群集对所述基线偏离的程度的确定,输出所述能量存储装置的一预期寿命的一指示。
19.如权利要求18所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:所述多个指令还配置为指示至少一处理器执行一回归分析,以确定所述备用运行容量的所述基线。
20.如权利要求18所述的非暂态计算机可读介质,其特征在于:所述至少一个测量包括多个测量,其中所述多个指令还配置为指示至少一处理器:执行一群集分析,以识别多个测量中的一个或多个测量的一群集;及
确定所述群集偏离所述基线的一程度。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US16/447,448 US11223228B2 (en) | 2019-06-20 | 2019-06-20 | Artificially intelligent uninterruptible power supply |
US16/447,448 | 2019-06-20 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112117825A CN112117825A (zh) | 2020-12-22 |
CN112117825B true CN112117825B (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=71092287
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010570353.0A Active CN112117825B (zh) | 2019-06-20 | 2020-06-19 | 不间断电源***及非暂态计算机可读介质 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11223228B2 (zh) |
EP (1) | EP3754811B1 (zh) |
CN (1) | CN112117825B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102154614B1 (ko) * | 2020-02-11 | 2020-09-10 | (주)에너캠프 | 독 타입의 무정전 전원장치가 구비된 지능형 포터블 에너지저장시스템 |
US11455226B2 (en) * | 2020-06-18 | 2022-09-27 | Ncr Corporation | Uninterrupted power supply (UPS) with power management for self-service terminals (SSTs) |
US11927998B2 (en) * | 2021-06-08 | 2024-03-12 | Dell Products L.P. | System performance using optimal adapter efficiency |
CN116260235B (zh) * | 2023-03-11 | 2023-08-22 | 傲视恒安科技(北京)有限公司 | 电源切换的方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102318175A (zh) * | 2009-02-12 | 2012-01-11 | 苹果公司 | 具有自动模式切换的电力转换器 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU2001241559A1 (en) | 2000-02-18 | 2001-08-27 | Liebert Corporation | Modular uninterruptible power supply |
JP2008545368A (ja) | 2005-07-06 | 2008-12-11 | リーバート・コーポレイシヨン | 並列upsシステムにおける最大バッテリー稼動時間 |
GB0705248D0 (en) * | 2007-03-19 | 2007-04-25 | Cummins Generator Technologies | Propulsion arrangement |
TWI349407B (en) * | 2007-04-13 | 2011-09-21 | Delta Electronics Inc | Uninterruptible power supply and method for controlling same |
KR100947038B1 (ko) | 2007-10-10 | 2010-03-23 | 주식회사 씨엠파트너 | 최대수요전력 제한 기능을 갖는 하이브리드 유피에스시스템 |
US8001392B2 (en) * | 2007-12-14 | 2011-08-16 | Eaton Corporation | Battery load allocation in parallel-connected uninterruptible power supply systems |
US8575896B2 (en) * | 2008-02-15 | 2013-11-05 | Apple Inc. | Parallel battery architecture with shared bidirectional converter |
US8407018B2 (en) * | 2009-03-24 | 2013-03-26 | American Power Conversion Corporation | Battery life estimation |
US8386809B2 (en) * | 2009-03-27 | 2013-02-26 | Schneider Electric It Corporation | System and method for configuring a power device |
US10519931B2 (en) * | 2011-05-31 | 2019-12-31 | Vestas Wind Systems A/S | Systems and methods for generating an inertial response to a change in the voltage of an electrical grid |
CN102778653A (zh) | 2012-06-20 | 2012-11-14 | 哈尔滨工业大学 | 基于ar模型和rpf算法的数据驱动的锂离子电池循环寿命预测方法 |
US9362838B1 (en) * | 2013-03-08 | 2016-06-07 | Brunswick Corporation | Electrical system for connecting mobile unit to base unit |
EP3069431B1 (en) * | 2013-11-14 | 2019-07-17 | Schneider Electric IT Corporation | Uninterruptible power supply control |
US10348123B2 (en) * | 2013-12-14 | 2019-07-09 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Powering loads with a power supply and an uninterruptible power supply |
US20160109916A1 (en) | 2014-10-17 | 2016-04-21 | University Of Florida Research Foundation, Incorporated | Method and apparatus for sustainable scale-out datacenters |
WO2017131716A1 (en) * | 2016-01-28 | 2017-08-03 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Adjusting an output power of an uninterruptible power supply |
US9812869B2 (en) * | 2016-03-21 | 2017-11-07 | Solarcity Corporation | Rapid shutdown and safety disconnect for hybrid PV systems |
CN106353691A (zh) | 2016-10-31 | 2017-01-25 | 首都师范大学 | 一种计及自愈影响的锂电池退化建模及寿命预测方法 |
US11184440B2 (en) * | 2017-06-14 | 2021-11-23 | Schneider Electric It Corporation | Autonomous scalable agent that improves performance of network device systems |
US10664365B2 (en) | 2017-08-21 | 2020-05-26 | Google Llc | System and method for monitoring and controlling a back-up power supply using temperature controlled batteries |
US20190067989A1 (en) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | Schneider Electric It Corporation | Uninterruptible power supply system and method |
-
2019
- 2019-06-20 US US16/447,448 patent/US11223228B2/en active Active
-
2020
- 2020-06-10 EP EP20179314.8A patent/EP3754811B1/en active Active
- 2020-06-19 CN CN202010570353.0A patent/CN112117825B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102318175A (zh) * | 2009-02-12 | 2012-01-11 | 苹果公司 | 具有自动模式切换的电力转换器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11223228B2 (en) | 2022-01-11 |
US20200403441A1 (en) | 2020-12-24 |
CN112117825A (zh) | 2020-12-22 |
EP3754811B1 (en) | 2022-11-23 |
EP3754811A1 (en) | 2020-12-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112117825B (zh) | 不间断电源***及非暂态计算机可读介质 | |
US11165264B2 (en) | Battery management systems having battery failure detection and related methods and uninterruptible power supplies (UPSs) | |
US9077208B2 (en) | Method of detecting instability in islanded electrical systems | |
EP2941674B1 (en) | Predicting the oil temperature of a transformer | |
US11184440B2 (en) | Autonomous scalable agent that improves performance of network device systems | |
US11309717B2 (en) | Apparatus and method for battery management | |
EP2939320A1 (en) | System and method for monitoring a battery in an uninterruptible power supply | |
US20140152321A1 (en) | Monitoring power usage | |
US11811262B2 (en) | Uninterruptible power supply component analysis system and method | |
US10551858B2 (en) | Selection of a default phase in a multiphase voltage regulator based on a wear score | |
JP2018132318A (ja) | バッテリ残量アラーム装置、数値制御装置および工作機械システム | |
US10965148B1 (en) | Datacenter backup power management | |
US20240030717A1 (en) | Energy Management System | |
CN110337594B (zh) | 对运行中的电化学装置的未来功能运行预后的改良性表征 | |
JP2019054619A (ja) | 制御装置、電力変換装置、制御方法、電力変換方法、プログラム | |
US10998763B2 (en) | Power supply with programmable restriction | |
Lukovic et al. | A methodology for proactive maintenance of uninterruptible power supplies | |
KR102676803B1 (ko) | 재생에너지 발전기의 배터리 충전 및 송전 효율을 높이기 위한 목표 전력 기준의 저전력 승압을 제어하는 시스템 | |
WO2023023235A1 (en) | Systems and methods for operating an uninterruptible power supply (ups) | |
AU2021435103A9 (en) | Storage battery management device, storage battery management method, and program | |
WO2017168974A1 (ja) | 電力系統連系制御装置及び方法 | |
JP2024051794A (ja) | 無停電電源装置、無停電電源装置管理システム、コンピュータプログラム及び無停電電源装置の制御方法 | |
CN117178405A (zh) | 异常检测装置、异常检测方法以及计算机程序 | |
CN117686918A (zh) | 电池soc预测方法、装置、电池管理设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |