摘要
本发明提供了一种采用生成式模型的储能电池故障预警方法,包括步骤:采集储能电池的历史数据,并构建基于时序的特征数据集;基于变分自编码器构建无监督学习的数据生成模型,再通过训练获得重构电参数数据模型;基于电参数重构结果和实测电参数偏差结果输出储能电池的风险等级。本发明基于变分自编码器技术,综合考虑充、放电和静置阶段过程进行储能电池故障检测,其通过联合充放电片段及静置片段的数据分析,利用现有数据生成新数据,有效解决了训练数据少,且未考虑静置阶段数据对电池健康状态表征的问题,显著提高了储能电池故障检测的精度,并能对充放电阶段缺少表征的异常储能电池进行有效辨别,其对储能系统的安全、稳定运行具有重要意义。