一种基于MM-LSTM-ATTENTION的电池储能特性评估方法、系统、计算机可读存储介质及处理器

本发明涉及储能系统可靠性评估技术领域，特别涉及一种基于MM‑LSTM‑ATTENTION的电池储能特性评估方法、系统、计算机可读存储介质及处理器。本发明针对原始采集数据的处理，本发明采用了形态学滤波方法，将处理过的数据重新组合成新的数据集再进行预测。这种方法能够有效地解决数据干扰问题，进一步提高模型的预测性能。本发明将LSTM网络与注意力机制相结合应用于储能电池性能评估，这一策略有效地提升了模型在处理时间序列数据时的精度与效率。