摘要
本发明公开了一种锂离子电池储能系统状态监测方法及装置,方法包括:采集锂离子电池储能系统中各状态类型下的运行参数历史数据;对采集的历史数据进行预处理,获得扩充后的训练数据集;对扩充后的训练数据集进行特征提取,获得特征提取后的训练数据集;对特征提取后的训练数据集进行特征降维,获得降维后的训练数据集;基于降维后的训练数据集,结合基于量子信息纠缠度量的极限学习机算法对构建的分类器模型进行优化训练;将获取的各运行参数的实时数据进行特征提取、特征降维后输入至训练好的分类器模型中进行处理,输出锂离子电池储能系统的状态监测结果。本发明能够及时准确的监测出锂离子电池储能系统的运行状态类型,以便及早采取对应措施。
技术关键词
锂离子电池储能系统
状态监测方法
分类器模型
极限学习机算法
特征提取模型
模拟光合作用
样本
神经网络参数
非线性
编码器
度量
重构误差
实时数据
模拟植物生长
解码器
状态监测装置
状态监测模块
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测试用例推荐方法
融合特征
节点
计算机可执行指令
测试用例数据
状态监测系统
鼓形滤网
异常数据
传感器模块
故障检测模块
样本
开关管
光伏逆变器
生成对抗网络模型
注意力