一种电化学储能风险预测方法

本发明涉及电化学储能风险预测技术领域，且公开了一种电化学储能风险预测方法。该电化学储能风险预测方法通过收集电池类型、技术参数、运行环境、充放电记录等多维数据，全面了解电池在复杂运行环境中的实际表现，借助数据清洗、去噪和标准化处理，保证了数据的准确性和可靠性，关键特征的提取使得机器学习算法可以深入分析电池性能变动的趋势与周期性，为风险预测提供科学依据，同时通过构建预测模型和生成风险评分，能够及时识别潜在风险并进行异常预警，提供实时的信息反馈，从而使管理人员能够迅速采取措施以保障电池系统的安全性，减少了因传统方法往往难以有效识别电化学储能风险而导致的问题。