公开(公告)号：CN119691540A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411565631.8

申请日：2024-11-05

Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 张宇 ,  谢齐家 ,  李劲彬 ,  张鹏超 ,  滕子涵 ,  王少晋 ,  周鹏 ,  熊斌宇 ,  唐金锐 ,  韩旭 ,  徐广超 ,  陈兆

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/006 ,  H01M8/04664 ,  H01M8/0438 ,  H01M8/04992 ,  H01M8/04746

Abstract: 本发明涉及一种基于优化LSTM的全钒液流电池泵故障诊断方法。本发明不依赖高精度传感器，从电池历史数据中提取电流、电压、流速和SOC等特征参数，对长短期记忆网络的参数进行优化，最后通过长短期记忆网络训练得到故障诊断结果，完成对全钒液流电池正极侧、负极侧和双侧泵故障的诊断及分类。采用人工兔算法优化并解决LSTM超参数问题，能够有效提高全钒液流电池泵故障诊断分类的准确性。