基于深度学习时序预测的储能电池系统绝缘失效预警方法

本发明公开一种基于深度学习时序预测的储能电池系统绝缘失效预警方法，该方法包括下述步骤：构建绝缘检测电路；通过周期性切换桥臂电阻实现双模态电压采样，形成电压时序数据集；基于CNN‑LSTM‑Attention深度学习模型对电压时序数据进行特征提取与递归预测，输出电压预测值；构建电压预测值的评价指标及其阈值，实现绝缘失效快速诊断预警；采用自适应遗忘因子递归最小二乘法对异常电压数据进行参数辨识；通过电容充放电特性方程反演计算正负极对地绝缘阻值，建立分级预警机制进行绝缘失效预警。本发明能缩短检测周期，降低绝缘阻值计算误差，实现快速故障响应，有效解决现有技术检测盲区大、响应滞后的问题。