一种基于深度学习的氢气储能设备泄漏故障预警方法和系统

本申请提供一种基于深度学习的氢气储能设备泄漏故障预警方法和系统，其中，该方法包括：实时收集氢气储能设备的多源传感数据，构建多维特征矩阵，并利用双向交互网络建立压力波动与气体浓度的非线性映射，对温度梯度和振动频谱进行空间建模，生成融合特征张量。随后，将融合特征张量输入时空推理模型，预测设备泄漏和能量损耗，输出泄漏概率云图和能量损耗向量。基于能量损耗向量识别熵值突变区域，当高密度泄漏区域与熵值突变区域在连续检测周期内重叠时，触发多级预警信号，生成泄漏源热力图和压力平衡参数集，激活自调节系统动态修正阀门开度并更新网络权重，形成闭环控制链路。本申请提升了氢气储能设备泄漏故障的预警准确性和响应速度。