一种数字多孪生辅助下的复杂设备智能故障诊断方法

本发明涉及电池储能系统故障诊断技术领域，且公开了一种数字多孪生辅助下的复杂设备智能故障诊断方法，针对电池储能系统构建的数字孪生模型，全面涵盖电池组的电化学模型、热管理模型以及系统电路拓扑模型。系统电路拓扑模型则根据储能系统的电气连接关系搭建。在模拟电池老化故障时，通过在电化学模型中调整电池单体的老化参数，如增大内阻、降低容量，结合热管理模型和电路拓扑模型获取的故障场景输出数据，高度贴合实际故障状态。经实际测试，相较于传统故障诊断手段，基于数字孪生模型辅助的故障诊断准确率从55％大幅提升至92％以上，能精准识别电池过充、过放、热失控等多种复杂故障。