基于人工智能的化学电池储能系统优化方法

本发明公开了基于人工智能的化学电池储能系统优化方法，涉及人工智能技术领域，具体步骤包括，利用机器学习算法对回收电池进行状态评估，通过数据分析和模型预测，判断每个电池单体的剩余寿命和性能，根据评估结果，对电池单体进行分组，通过深度学习和优化算法，结合被动均衡和主动均衡对电池组进行均衡管理，通过优化算法对电池组进行整体优化配置，结合实时负载和电价波动，动态调整电池组的充放电策略，本申请能够运用神经网络模型与优化算法，对回收电池的再利用进行优化管理，结合主动均衡和被动均衡，贯穿电芯单体与电池整体，对储能系统进行均衡控制，有效提高电池组的整体利用率及寿命，实现能源的高效利用。