【摘 要】
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针对储能电站系统在运行状态的单体健康问题,提出一种基于核密度估计和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的健康监测和预警系统。该系统由两部分构成,一部分是基
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,国网江苏省电力有限公司,华东理工大学,上海动力储能电池系统工程技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目资助(61973123),中央高校基本科研业务费资助(JKH012016024)
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针对储能电站系统在运行状态的单体健康问题,提出一种基于核密度估计和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的健康监测和预警系统。该系统由两部分构成,一部分是基于核密度估计的健康度评估模块,该模块可以对储能电站内部所有的储能电池进行周期性巡检。基于BMS采集的历史数据,利用核密度估计方法及时检查电池单体的健康状态。另一部分是基于LSTM模型的故障预警模块,LSTM可以对监测变量在较长时间内的动态变化做出预测,结合核密度估计出的控制限,从而做出故障预警。实验结果表明:通过对实际
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