一种铁路机房储能电池的管理方法

本申请公开了一种铁路机房储能电池的管理方法，涉及储能电池技术领域，包括：采集电池的电压、电流和状态SOC作为电池状态参数；对采集的电池状态参数进行预处理；构建包含电压、电流和状态SOC的电池健康状态特征向量；根据构建的电池健康状态特征向量，通过训练多层感知机神经网络，得到电池健康状态预测模型；采用ARIMA时间序列分析方法对电压时间序列数据进行建模，得到电压时间序列模型；基于贝叶斯算法对电池健康状态预测模型进行超参数优化；集成超参数优化后的电池健康状态预测模型和电压时间序列模型，得到最终的电池管理模型。针对现有技术中存在的铁路机房电池监测准确率低的问题，本申请提高了铁路机房储能电池运行状态监测的准确率。