摘要
本申请公开了一种电池单体故障检测及屏蔽方法、装置、设备和存储介质,涉及电池技术领域,所述电池单体故障检测及屏蔽方法包括:获取电池信息和目标长短期记忆神经网络模型;根据所述电池信息和所述目标长短期记忆神经网络模型对电池进行故障检测,得到故障信息;根据所述故障信息确定故障电池单体,并对所述故障电池单体进行屏蔽。本申请结合了实时数据获取与复杂模型分析,能够高效地识别出电池的异常情况,从而提供准确的故障信息。通过分析故障信息,精确定位到具体的电池单体并屏蔽故障电池单体,有效地防止了故障电池单体影响电池组的充放电过程,避免了电池单体故障对电池包的影响,从而维护整体系统的稳定性和安全性。
技术关键词
长短期记忆神经网络模型
电池单体容量
屏蔽方法
记忆单元
分析故障信息
故障检测模块
屏蔽设备
充放电功率
屏蔽模块
屏蔽装置
信息更新
处理器
实时数据
可读存储介质
存储器
电池组
电压
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负荷预测模型
负荷预测方法
时间序列特征
电力
网络优化
污水处理设备
时序特征
管理系统
历史监测数据
深度神经网络模型
故障演化趋势
主氦风机
迁移学习策略
数字孪生体
故障特征
梯级水电站
优化调度模型
长短期记忆神经网络模型
蒙特卡洛树搜索
系统优化调度方法
预测评估方法
滑动时间窗口
LSTM神经网络
记忆单元
异常数据点