[发明专利]一种大容量电池储能系统的故障诊断方法及装置有效
| 申请号： | 201710153380.6 | 申请日： | 2017-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN107422266B | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 李建林;赵泽昆;马会萌;谢志佳;修晓青;惠东;田春光;吕项羽;李德鑫;常学飞 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院;国家电网公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/396;G01R31/389 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种大容量电池储能系统的故障诊断方法及装置，包括获取电池储能系统的待诊断数据；将所述待诊断数据作为测试样本输入预先构建的BP神经网络模型进行故障诊断，输出故障诊断结果。本方案的提出有效解决了大容量电池储能系统故障诊断困难的问题，使得故障诊断具有较高的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 容量 电池 系统 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种大容量电池储能系统的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取电池储能系统的待诊断数据；将所述待诊断数据作为测试样本输入预先构建的BP神经网络模型进行故障诊断，输出故障诊断结果；其中，所述预先构建的BP神经网络模型是对电池单体的端电压信号电池储能系统的端电压信号Ui和电流信号Ii提取电池单体欧姆内阻的样本熵、电池组的惩罚因子Adi和电池单体端电压变化量的隶属度fknti作为训练样本进行训练得到的。
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