一种电池故障检测方法和系统

本发明公开了一种电池故障检测方法和系统，其中方法包括以下步骤：S1，采集电池运行过程中的多源数据，并进行预处理；S2，通过多模态数据融合算法将预处理后的多源数据进行整合，形成统一的数据特征空间；S3，使用深度学习模型对融合后的数据进行特征提取，提取出与故障相关的特征向量，并构建深度学习的故障检测模型；S4，使用历史故障数据对故障检测模型进行训练；S5，将实时采集的多模态数据输入训练好的故障检测模型，输出故障检测结果并生成预警信号。本发明通过多模态数据融合和深度学习技术，显著提高了电池故障检测的准确性和鲁棒性，能够快速识别早期故障并提供预警，适用于电动汽车、储能系统等多种应用场景，具有广泛的应用前景。