一种储能系统健康状态评估方法及系统

本申请公开了一种储能系统健康状态评估方法及系统，主要涉及健康状态评估技术领域，用以解决现有技术无法识别频域上的关键退化信号、无法反映非平稳变化的熵变规律、深度神经网络对退化区域的感知不足的问题。包括：实时采集储能系统的原始监测数据，计算获得时域和频域处理后的归一化数据，计算增强后监测数据的特征；构建残差注意力深度神经网络，自主调整当前自适应学习率；计算获得动态焦点损失，计算总损失函数；获得训练好的残差注意力深度神经网络；获取当前监测数据，计算增强后当前监测数据的特征，进而利用训练好的残差注意力深度神经网络，进行储能系统健康状态评估。