一种储能电池漏液风险的在线监测方法及系统

本发明涉及设备监测领域，具体涉及一种储能电池漏液风险的在线监测方法及系统。方法包括，实时监测电池极耳处的阻抗值变化，得到电解液离子浓度特征数据；采集电池箱内壁的微振动信号，生成声波事件时空分布图；检测电池舱内CO2和HF浓度，输出气体成分浓度数据；对阻抗值变化进行频谱分析，提取特征频段阻抗偏移量ΔZ；基于声波事件时空分布图，计算单位时间内的振动信号能量密度E；结合气体成分浓度数据，建立气体浓度梯度ΔC与时间的对应关系ΔC(t)；将ΔZ、E和ΔC(t)输入预训练的LSTM神经网络模型，输出漏液概率指数P，其中P≥预设值时判定为漏液风险事件。本发明提高了漏液监测精度、能够实时精准定位漏液点以及提高对环境变化适应性。