摘要
本发明涉及储能电池健康状态监测与动态管控技术领域,公开了一种储能电池动态管控方法及系统,其中,一种储能电池动态管控方法包括:通过多模态传感器网络采集储能电池状态数据和环境干扰数据,得到多模态特征集合;利用多层时序卷积网络处理预处理后的多模态特征集合,提取电池健康状态的时序特征,同时实现异常噪声检测与抑制;建立环境干扰与预测可靠性之间的映射关系,将预测结果表示为置信区间并计算可靠性指数;动态调整预测模型参数和结构,生成健康状态预测结果及其可靠性评估;生成具有安全裕度的储能电池动态管控策略;通过多模态信号采集与预处理技术,有效捕捉电池状态和环境干扰信息,为健康状态预测提供高质量数据基础。
技术关键词
动态管控方法
储能电池
健康状态预测
电池健康状态
多模态传感器
敏感度矩阵
传感器组
时序特征
状态传感器
多模态特征
动态管控技术
干扰特征
充放电控制策略
动态管控系统
噪声抑制
健康状态监测
多尺度特征融合
数据
系统为您推荐了相关专利信息
智能化实验室
监控调节方法
风险评估值
实验室环境控制
评价特征
护肤产品
多模态传感器
推荐方法
多层次特征提取
深度卷积神经网络
多模态传感器
数字孪生模型
合规性
监测方法
推理网络
麻醉深度检测
人工智能模型
深度预测模型
电子病历系统
多模态传感器