发明公开
- 专利标题： 一种基于多任务特征共享的储能系统健康状态监测方法
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申请号： CN202411012095.9申请日： 2024-07-26
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公开(公告)号： CN118885810A公开(公告)日： 2024-11-01
- 发明人: 刘慧丽 , 王迎威 , 栗占伟 , 孙彬 , 单红卫 , 韩金华 , 樊东方 , 任端彬 , 孔禹 , 陈俊涛 , 赵博 , 袁卓 , 刘阳 , 方浩 , 王春阳
- 申请人： 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院 , 大唐潜江清洁能源有限公司
- 申请人地址： 河南省郑州市自贸试验区郑州片区(郑东)明理路56号中原金融产业园13号楼;
- 专利权人： 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院,大唐潜江清洁能源有限公司
- 当前专利权人： 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院,大唐潜江清洁能源有限公司
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市自贸试验区郑州片区(郑东)明理路56号中原金融产业园13号楼;
- 代理机构： 郑州中鼎万策专利代理事务所
- 代理商 林新园
- 主分类号： G06F18/214
- IPC分类号： G06F18/214 ; G06F18/213 ; G06F18/25 ; G06N3/044 ; G06N3/084 ; G01R31/392
摘要：
本发明公开了一种基于多任务特征共享的储能系统健康状态监测方法，属于储能技术领域，针对储能电站运行状态监测的问题，利用深度森林神经网络提取储能电站运行数据的深层特征，将提取的特征融合、共享，利用多任务联合训练，建立基于门控循环单元神经网络的多任务模型，实现对储能电站健康状态的实时监测、电池剩余寿命的准确预测以及对电池故障的实时诊断，并利用知识图谱对故障进行溯源，保证储能电池的可靠性，提高储能电站的安全性。
