一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统

本发明涉及电网储能系统技术领域，特别是一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统。该方法通过获取包括电池电气参数、电网特征、环境条件和历史运行记录在内的多源监测数据，对数据进行统一时间步长对齐和特征提取处理，获得统计特征、时序特征和频域特征。采用双层诊断模型结构，其中随机森林模型用于诊断过充、过放等主要故障模式，卷积神经网络模型用于诊断短路、温度失控等复杂故障模式。系统具备动态更新机制，通过计算模型参数的增量更新值实现在线优化；同时建立模型评估机制，当评估指标低于预设标准时触发重新训练流程。本发明实现对电池故障的高精度、实时识别与预警，显著提升了储能系统的运行可靠性和安全性。