【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池系统监控，具体为一种电池系统状态监测设备。
技术介绍
1、随着电池技术的快速发展和广泛应用，电池系统在能源存储和供电领域发挥着越来越重要的作用。然而，电池系统在实际使用过程中面临着诸多挑战，如电池性能衰减、过充过放、电池故障等问题。这些问题不仅影响电池的使用寿命和性能，还可能带来安全隐患。因此，对电池系统进行实时监测和状态预测显得尤为重要。
2、现有的电池监测技术主要依赖于简单的参数检测和阈值预警方法，虽然能够在一定程度上检测到电池的异常状态，但其监测精度和预测准确性存在较大局限性。这些传统方法往往只能捕捉到电池状态的表面变化，无法深入分析电池内部的复杂动态特性。此外，现有的监测系统在预警的及时性和误报率控制方面也存在不足，难以实现对电池状态的精确评估和有效预警。
3、目前的技术中，监测系统往往缺乏多模型融合的能力，单一模型难以应对电池状态的多变性和复杂性，导致预测结果的可靠性不足。同时，缺乏对不同监测需求和应用场景的灵活适应能力，使得系统的通用性和用户体验受到限制。
【技术保护点】
1.一种电池系统状态监测设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述长短期记忆网络模型包括：
6.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述高斯过程回归模型的核函数为高斯核函数，其公
【技术特征摘要】
1.一种电池系统状态监测设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述长短期记忆网络模型包括：
6.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述高斯过程回归模型的核函数为高斯核函...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家乐，杨智菲，郑建丽，贺磊义，
申请(专利权)人：山西省能源互联网研究院，
类型：发明
国别省市：
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