一种基于人工智能的储能逆变器电感温度识别方法、计算机设备及存储介质

本发明涉及储能逆变器技术领域，公开了一种基于人工智能的储能逆变器电感温度识别方法、计算机设备及存储介质，通过构建并训练GRU&LSTM混合神经网络模型，然后将训练好的GRU&LSTM混合神经网络模型应用到实时运行工况中，可实现在复杂多变的工况条件下对储能逆变器电感温度的识别，有效提高了电感温度识别的准确性，有利于对储能逆变器进行性能优化和/或进行故障预测，以提高储能逆变器的安全稳定性，具有较高的推广应用价值。