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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明提供一种基于CSAPSO‑改进DNN算法的储能电站电池健康状态评估方法，包括：从储能电站系统中收集电池的运行数据，根据电池的运行数据对电池指标进行健康状态分析获得电池健康标签；构建CSAPSO算法与改进DNN算法融合的储能电站电池健康评估模型；使用电池健康标签作为监督信号，对深度神经网络进行训练；通过训练好的深度神经网络，基于所述储能电站电池健康评估模型对采集到的电池运行数据进行评估，得出电池的健康状态。本发明不仅在数据采集的广度和深度上有所突破，同时通过优化和训练深度神经网络，实现了更为精准、实时的电池健康状态评估，为储能电站的安全、高效运行提供了强有力的技术支持。
主权项：1.一种基于CSAPSO-改进DNN算法的储能电站电池健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：1从储能电站系统中收集电池的运行数据，根据电池的运行数据对电池指标进行健康状态分析获得电池健康标签；2构建CSAPSO算法与改进DNN算法融合的储能电站电池健康评估模型；3使用电池健康标签作为监督信号，对深度神经网络进行训练；4通过训练好的深度神经网络，基于所述储能电站电池健康评估模型对采集到的电池运行数据进行评估，得出电池的健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 基于CSAPSO-改进DNN算法的储能电站电池健康状态评估方法
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