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摘要：本发明公开了一种分布式电源接入的储能电网故障诊断方法，涉及电力电子技术领域，包括，获取储能电池组的状态数据和实测信号；利用状态数据构建电化学特性诊断模型和电磁特性诊断模型，对储能电池组进行初步诊断，判断储能电池组是否存在故障；利用基于知识图谱的故障推理系统进行第二次诊断，识别储能电池组的故障类型和原因；若第二次诊断没有识别出储能电池组的故障类型和原因，则使用主成分分析算法对实测信号进行第三次诊断；输出储能电网最终诊断结果，生成诊断报告；本发明通过量化各种影响因素，利用智能算法优化诊断流程，显著提升了诊断效率和准确性，有助于及时采取措施保障电池安全运行，降低维护成本。

主权项：1.一种分布式电源接入的储能电网故障诊断方法，其特征在于：包括，获取储能电池组的状态数据和实测信号；利用状态数据构建电化学特性诊断模型和电磁特性诊断模型；基于电化学特性诊断模型和电磁特性诊断模型，对储能电池组进行初步诊断，判断储能电池组是否存在故障；当存在故障时，利用基于知识图谱的故障推理系统进行第二次诊断，识别储能电池组的故障类型和原因；若第二次诊断没有识别出储能电池组的故障类型和原因，则使用主成分分析算法对实测信号进行第三次诊断，识别储能电池组的故障类型和原因；结合初步诊断结果、第二次诊断结果和第三次诊断结果，输出储能电网最终诊断结果，生成诊断报告；利用状态数据构建电化学特性诊断模型，表示为， ；其中，DC表示电化学特性诊断值，Vi表示第i个时间点电池组的电压，表示根据OCV-SOC模型预测的第i个时间点的开路电压值，ΔRint表示电池组的内阻的变化量，ΔTi表示电池组的温度的变化量，表示电压偏差的影响系数，σ表示内阻变化的影响系数，表示温度变化的影响系数，i表示时间点的索引，N表示时间序列中数据点的数量；利用状态数据构建电磁特性诊断模型，表示为， ；其中，DE表示电磁特性诊断值，M表示时间序列中电磁场强度数据点的数量，Wi表示第i个时间点通过小波变换获得的小波系数，θi表示设定的小波系数阈值，ΔHi表示电池组的电磁场强度的变化量，μ表示小波系数偏差的影响系数，ν表示电磁场强度变化的影响系数。

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