一种对户用储能系统的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种对户用储能系统的检测方法及装置，涉及能源控制技术领域，包括接收用户设备发送的包含详尽特征标识信息的监测请求，所述特征标识信息涵盖用户地理位置、储能设备型号、安装时间、初始性能参数、日常使用模式和周边环境数据，所述周边环境数据包括如温度、湿度和海拔。本发明专利技术通过先进算法精准获取目标设备，全面采集多维度数据，优化数据处理，精确预测设备寿命状态并生成详细预警，借助多种通信方式及时传递预警，利用区块链保障数据安全，构建数据库方便回溯分析，能减少安全事故，提升用户体验，推动行业发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源控制，特别涉及一种对户用储能系统的检测方法及装置。

技术介绍

1、随着能源需求的不断增长和可再生能源的广泛应用，户用储能系统在日常生活中的重要性日益凸显。然而，户用储能设备在使用过程中，由于各种因素的影响，其性能和寿命可能会逐渐下降，甚至出现故障，给用户带来安全隐患和经济损失。

2、目前，对于户用储能系统的检测方法存在诸多不足。传统的检测方式往往依赖于用户的定期自行检查或简单的设备监测，无法实时、准确地获取设备的运行状态和潜在问题。而且，这些方法在数据采集的全面性、准确性以及对设备寿命的预测能力方面表现不佳，难以满足用户对储能设备安全可靠运行的需求。

3、此外，现有的检测技术在算法的应用上相对简单，缺乏对复杂数据的有效处理和深度分析，无法精准地判断设备的异常状态和预测寿命变化，同时，在通信方式和预警机制上也不够完善，导致用户不能及时获取关键信息并采取相应措施。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种对户用储能系统的检测方法及装置，以解决上述
技术介绍
中提出的至少本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：通过安装在目标户用储能设备上的多个高精度、高灵敏度且具备自校准功能的传感器，实时采集涵盖电流、电压、温度、湿度、充放电次数、电池内阻、能量转化效率、电池健康状态和设备振动频率等多维度的检测数据；

3.根据权利要求1所述的一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：采用基于深度神经网络与循环神经网络相结合，并引入注意力机制的预测算法，将处理后的检测数据输入预先训练好的神经网络模型，判断所述检测数据是否大于或等于预设检测数据；该神经网络模型的训...

【技术特征摘要】

1.一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：通过安装在目标户用储能设备上的多个高精度、高灵敏度且具备自校准功能的传感器，实时采集涵盖电流、电压、温度、湿度、充放电次数、电池内阻、能量转化效率、电池健康状态和设备振动频率等多维度的检测数据；

3.根据权利要求1所述的一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：采用基于深度神经网络与循环神经网络相结合，并引入注意力机制的预测算法，将处理后的检测数据输入预先训练好的神经网络模型，判断所述检测数据是否大于或等于预设检测数据；该神经网络模型的训练损失函数为：其中n是样本数量，yi是真实标签，是预测标签。

4.根据权利要求1所述的一种对户用储能系统的检测方法，其特征在于：当所述检测数据大于或等于预...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁素渊，陈蓉，董陈林，陆松林，
申请(专利权)人：深圳市海雷新能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：