摘要
本发明提供了一种数字储能电池组在线评估方法,包括建立数字化数据采集与传输系统、采用深度学习算法构建数据分析模型系统和构建决策支持系统,通过实时采集储能电池组运行的电压、电流、温度、内阻的信息数据,并结合深度学习算法建立的数据分析模型系统进行精准分析,自动识别储能电池组的异常状态,预测其未来能量衰减率、功率衰减率、循环寿命的变化趋势,自动调整储能电池组的工作状态,实现了对储能电池组性能和状态的实时、准确评估,有效提升了电池组管理的智能化水平,保障了电力系统的安全稳定运行,同时大幅提高了评估效率和准确性。
技术关键词
储能电池组
在线评估方法
数据处理中心
数据分析模型
高速通信网络
深度学习算法
决策支持系统
数据传输协议
卷积神经网络提取
异常状态
寿命
功率
启动备用电源
参数
生成数字签名
加密
传感器
电池组管理
内阻
系统为您推荐了相关专利信息
贝叶斯神经网络
电池特征
电池老化程度
充放电循环次数
电池表面温度
数控机床零件
在线评估方法
多光谱融合方法
图像增强算法
数控机床运行状态
电网设备状态
电网故障报告
故障特征信息
管理方法
工况
强化学习模型
关键帧
时序特征
训练场景
生成机器人
业务流量数据
性能保障方法
统计特征
模拟模型
时序特征