基于神经网络的重力储能效率优化方法及系统

本发明提供了基于神经网络的重力储能效率优化方法及系统，属于重力储能技术领域，方法包括：获取重力储能系统的重物重量、重物升降高度、重物密度、重物上升速度、重物下降速度、环境温度和储能效率，分别构建并进行模型训练得到第一卷积神经网络模型、第一循环神经网络模型和第一Transformer模型，选取储能效率最优对应的模型的准确率、精度和召回率，并以此来优化模型，得到最优的第一卷积神经网络模型、第一循环神经网络模型和第一Transformer模型，并将模型应用于重力储能系统中，并将三个模型的输出数据的均值作为最终的模型输出数据。本发明通过神经网络模型来优化储能效率。