基于深度学习和机器学习融合的储能消防控制方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习和机器学习融合的储能消防控制方法，包括以下步骤：获取电池管理系统历史数据；对获取的数据进行预处理得到特征向量，并为特征向量标注，得到训练数据集；基于LSTM网络模型，构建储能消防控制初始模型；使用训练数据集对储能消防控制初始模型进行训练，得到储能消防控制模型；根据储能消防控制模型，进行实际的储能系统状态检测，完成对储能消防系统的控制。本发明还公开了一种实现所述基于深度学习和机器学习融合的储能消防控制方法的系统。本发明方法提出基于预测结果动态调整K值的策略，再基于KNN算法对结果进行排查，有效提高了误报识别的准确性，降低了储能消防系统的误报率。