【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能电站，具体涉及一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统。
技术介绍
1、储能电站是一种将电能转化为其他形式并储存起来，在需要时再将其转化为电能供应给电网或用户的设施。随着可再生能源的快速发展和电力系统的智能化需求，储能电站的规模和数量不断增加，一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统应运而生。
2、现有技术中，对储能电站参数的调整通常需要人工干预，缺乏自动化和实时性。这使得参数调整变得困难且耗时，无法快速响应储能电站的实际运行状况和市场需求，很显然这种故障诊断系统至少存在以下方面问题：
3、1、现有技术往往只关注某一方面的数据或指标，如运行数据或市场数据，缺乏综合评估体系。这导致无法全面考虑储能电站的运行状态、市场需求和故障情况，限制了对储能电站性能的整体优化和管理。
4、2、现有的储能电站故障诊断技术往往依赖于传统的规则或者模型，缺乏对复杂、非线性系统的准确诊断能力。因此，无法实现对储能电站故障的高准确性诊断，有可能导致故障漏判或误判。
5、3、现有技术需要大量...
【技术保护点】
1.一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的运行评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求2所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的故障评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4所述的一种...
【技术特征摘要】
1.一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的运行评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求2所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的故障评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析，具体分析过程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断...
【专利技术属性】
技术研发人员：林少青，魏民会，肖方晓，张伟，左光华，张争，
申请(专利权)人：惠州市盛微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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