摘要
本发明涉及一种用于储能系统的检测分析方法与系统,旨在提升系统状态监测精度、故障预警能力及响应智能化水平。该方法首先通过部署于电池模组、功率转换单元及冷却系统的传感器网络,实时同步采集并传输多源数据。随后,从多源数据中提取关键动态特征,综合形成储能系统的动态特征状态信息。将此状态信息输入预训练的深度学习模型,输出系统的健康状态评分及故障概率。基于评估结果与故障溯源信息,系统触发多级预警机制并执行主动响应策略,响应执行后,系统闭环重新评估健康状态,验证响应效果;若改善未达预期,则决策启动人工诊断协议。本发明实现从动态感知、智能诊断、精准响应到闭环验证的完整流程,提升储能系统运行的安全性与可靠性。
技术关键词
储能系统
检测分析方法
深度学习模型
多尺度滑动窗口
温度传感器阵列
功率转换单元
波动特征
预警机制
图谱
动态
电池模组
克里金插值算法
电流
溯源信息
数据
检测分析系统
电压
策略
冷却系统
系统为您推荐了相关专利信息
动态预测方法
偏差
曲线
分类模型构建
构建分类模型
水下声源
注意力机制
卷积递归网络
非线性噪声
编码器信息