一种基于深度学习的船用锂电BMS控制方法及系统

本发明涉及锂电池管理系统技术领域，公开了一种基于深度学习的船用锂电BMS控制方法及系统，其中，一种基于深度学习的船用锂电BMS控制方法包括：构建环境层、系统层和故障层的三层因果结构；利用多环境数据和梯度惩罚的不变风险最小化算法学习稳定因果结构；基于互信息理论评估因果边强度，提取稳定因果骨架；通过反事实数据生成技术构建跨环境增强数据集；构建元学习框架实现模型对新环境的快速适应；本发明解决了船用锂电池在全球不同海域环境下故障诊断的泛化难题，提高了故障根因识别准确率，降低误诊率，实现对新环境的快速适应。