摘要
本申请涉及一种电化学储能系统的健康状态评估方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括:根据电化学储能系统的状态参数,确定目标评价指标,并获取各目标评价指标对应的样本数据,得到样本数据集,基于样本数据集对卷积神经网络模型进行训练,得到候选弱预测器集合,从候选弱预测器集合中筛选得到目标弱预测器,并将所有的目标弱预测器进行组合,得到目标强预测器,通过目标强预测器对电化学储能系统进行健康状态预测,得到数值化的健康状态预测值。采用本方法能够更准确地捕捉电化学储能系统状态参数与健康状态之间的复杂关系,从而准确评估储能系统的健康状态。
技术关键词
电化学储能系统
卷积神经网络模型
健康状态评估方法
预测误差
指标
健康状态预测方法
样本
数据
充电放电循环
计算机设备
电池环境温度
模型训练模块
计算机程序产品
特征值
处理器
组合模块
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
参数优化设计方法
模拟退火算法
刀具参数
支持向量回归
矩阵
机器人末端执行器
激光测距模块
PLC控制平台
指标
监测机器人
网络攻击事件
网络攻击测试
动态评估方法
链路
指标
电力需求预测方法
ARIMA模型
时序
业扩报装
代表