基于机器学习的储能系统状态检测预警方法及系统

本发明公开了基于机器学习的储能系统状态检测预警方法及系统，涉及电网故障预警技术领域，包括以下步骤：获取储能系统的运行通信数据包，并提取通信数据包中的异常数据段，构建第一图谱；采用聚类算法对第一图谱进行划分，得到初始状态分区；基于历史正常轨迹对初始状态分区进行相似度匹配，并通过贪婪算法修正初始状态分区参数，得到第一状态分区；将第一状态分区按照预设扩展范围进行扩展，得到若干拓展图谱层，并判断当前拓展图谱层是否超过预设安全边界；基于判断结果动态调整扩展范围，得到最优状态分区并输入至预设的机器学习模型进行状态检测预警，解决了在储能系统状态检测过程中数据异常区域划分不准确，导致状态预警准确率低的问题。