摘要
本发明公开了一种储能电池电压一致性故障的检测方法及装置,属于储能设备技术领域,检测方法包括获取目标储能电池的电压在线数据并进行预处理;将预处理后的电压在线数据输入预训练的电压预测网络模型中,预测未来时刻的电压时序数据;将未来时刻的电压时序数据输入预训练的异常检测算法模型中,获取电压异常值;若存在电压异常值大于设定阈值,则存在电压一致性故障。本发明通过电压预测网络模型进行数据的特征量提取,预测之后的运行状态;随后将预测结果送入异常检测算法模型中,计算出预测时间序列的异常值;最后将异常值与设定阈值进行比较,从而确定电压一致性故障,故障检测的效率、适应性以及准确性高,能够即时对故障进行预警。
技术关键词
预测网络模型
储能电池
算法模型
电压
深度学习模型
电池模组
时序
在线
密度
LOF算法
样本
数据获取模块
计算机程序产品
记忆单元
处理器
储能设备
电池单体
故障检测