摘要
本发明涉及蓄电池技术领域,更具体地,本发明涉及蓄电池生产充放电状态监测预警方法及系统,方法包括:获取历史蓄电池充放电时的运行数据,并对蓄电池的充放电状态设置标签;获取蓄电池运行数据的状态得分并进行聚类,得到多个聚类簇,在样本数量最多的聚类簇中筛选蓄电池充放电时出现频繁且较难分别充放电状态的数据对作为区分困难样本对,将区分困难样本对与蓄电池充放电状态正常的标准数据构建成三元组,得到多个三元组;基于LSTM网络对三元组进行提取特征,根据特征构建复合损失函数,训练预设网络模型,并预测蓄电池生产充放电运行状态。本发明通过聚类分析筛选出区分困难样本对,并与标准数据构建成三元组,提高监测的准确性。
技术关键词
监测预警方法
蓄电池充放电状态
三元组
初始聚类中心
异常数据
样本
计算机程序指令
孤立森林算法
监测预警系统
BP神经网络
蓄电池技术
标签
超参数
异常状态
网络结构
存储器
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设备故障预警方法
趋势预测模型
异常数据检测
时序
皮尔逊相关系数