-
公开(公告)号：CN114460481A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210103432.X
申请日：2022-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/392
Abstract: 本发明属于储能电池安全预警领域，特别涉及一种基于Bi‑LSTM和注意力机制的储能电池热失控预警方法，包括构建基于Bi‑LSTM与注意力机制的特征挖掘模型，分别训练n个基础模型，计算每个基础模型的重构误差，n个基础模型的重构误差构成基础误差集，根据重构误差集计算重构误差阈值；将n个基础模型的重构误差与重构误差阈值进行比较，若基础误差的重构误差小于重构误差阈值，则基础模型判断电池正常，否则判断电池热失控；综合n个基础模型对电池热失控计算热失控概率P；当热失控概率P超过70％时进行热失控示警；本发明实现储能电池数据特征的精准学习，有效提取热失控过程中储能电池状态信息数据的时变特性。
Search Results
1
records
(took 0.019 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
