一种基于人工智能的储能系统绝缘检测方法

本发明公开了一种基于人工智能的储能系统绝缘检测方法，该方法包括：采集储能系统的电数字数据和文本数据，并基于BERT模型将文本数据进行向量化处理以方便后续的建模分析，而后利用GBDT算法从电数字数据以及向量化后的文本数据中提取与绝缘状态相关的关键特征；基于选定的特征，构建GBDT模型，用于预测储能系统的绝缘状态；对采集的所述数据进行预处理，划分训练集和测试集；采用K折交叉验证和网格搜索方法，对GBDT模型进行训练；使用测试集数据对训练好的模型进行评估，选择MAE和R²作为评估指标。本发明显著提升了绝缘检测的准确性和预测能力，实现预防性维护，延长了设备寿命，并增强了储能系统的整体安全管理水平。