一种基于神经网络的储能设备消防预警方法

本发明公开了一种基于神经网络的储能设备消防预警方法，属于储能消防技术领域。方法包括：获取储能设备中每一电池簇内的历史过热风险点；采集任一历史过热风险点在采集时间段内的温度变化数据构建温度变化曲线；分析温度变化曲线，以提取得到斜率特征、拐点信息以及统计学相关特征整合形成特征向量；输入特征向量至预先训练好的基于神经网络的过热预警模型，输出得到预警信息标签；根据预警信息标签判断是否需要进行报警。本发明利用神经网络的预测能力，提高消防预警准确率。