本发明公开了一种储能站安全等级预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：S1：根据相关法律法规和储能站安全管理要求，制定储能站安全评估标准和规范；S2：根据储能站安全评估标准和规范以及储能站实际情况，明确储能站安全评估的内容；S3：通...

本发明公开了一种使用电池DRT预测SOH的方法、系统及可读存储介质，所述方法包括以下步骤：测试和采集电池EIS数据和电池阻抗容量数据；对EIS数据进行DRT解析，得到DRT数据；构建并训练CNN‑LSTM模型；将DRT数据输入CNN‑L...

本发明公开了一种基于多头CNN‑LSTM模型的SOH预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括以下步骤：测试并采集电池电化学阻抗谱数据；构建并训练多头CNN‑LSTM模型；将电池电化学阻抗谱数据输入多头CNN‑LSTM模型进行SOH预测...

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑Attention模型的SOH预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括以下步骤：测试和采集电池EIS数据和电池阻抗容量数据；构建并训练CNN‑LSTM‑Attention模型；将EIS数据输入CN...

本发明公开了一种使用电池EIS预测SOH的方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：测试并采集电池EIS数据；构建并训练PCA‑CNN‑LSTM模型；将EIS数据输入PCA‑CNN‑LSTM模型，利用PCA‑CNN‑LSTM模型进行电池S...

本发明公开了一种光伏发电量预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：S1：对训练数据和预测数据进行预处理；S2：调用大语言模型，开始建立对话函数；S3：使用提示语生成代码，S4：截取代码并训练光伏发电量预测模型；S5：使用光伏发电量预...

本发明公开一种基于电池的电流、电压和温度预测电池阻抗谱的方法，包括步骤1：通过实验的方式测试和采集电池电流、电压和温度以及阻抗谱数据；步骤2：构建XGBoost预测模型，分别使用电池电流、电压和温度预测电池阻抗谱的实部数据和虚部数据；步...

本发明公开一种电池阻抗谱测试频率重要性计算方法，包括步骤：1、基于测量设备测试并采集电池阻抗谱数据，覆盖频率范围为10

本发明公开一种基于神经网络和阻抗谱数据预测电池剩余容量方法，包括如下步骤：1、测试并采集电池电化学阻抗谱数据：采用专业阻抗谱测试仪器，并且覆盖一定的温度和频率范围；2、构建模型：数据采集完毕后，构建神经网络，采用回归预测模型。3、训练神...