期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究
被引量：
10
1
作者
李根
刘珊珊
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3653-3655,共3页
随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展,全球储能系统需求日益增大。然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率。本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和...
随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展,全球储能系统需求日益增大。然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率。本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究。大数据技术可以对大量能源数据进行分析,从而可以提高储能系统的生产和利用效率,减少能源的浪费和损失。人工智能技术可以挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息,对能源数据进行训练,并对储能系统进行预测和诊断分析。而将大数据技术和人工智能技术进行融合,可以对大量的能源数据进行处理和分析,从而提高储能系统的效率,并对储能系统是否发生故障进行预测和诊断,促进储能系统的智能监控和管理。
展开更多
关键词
储能系统
故障预测和诊断
大数据技术
人工智能
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究
被引量：
10
1
作者
李根
刘珊珊
机构
广东工商职业技术大学人工智能与大数据学院
广东
财贸
职业
学院
数字
技术
学院
出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3653-3655,共3页
基金
2023年广东省教育厅青年创新人才项目(自然科学)(2023KQNCX143)。
文摘
随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展,全球储能系统需求日益增大。然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率。本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究。大数据技术可以对大量能源数据进行分析,从而可以提高储能系统的生产和利用效率,减少能源的浪费和损失。人工智能技术可以挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息,对能源数据进行训练,并对储能系统进行预测和诊断分析。而将大数据技术和人工智能技术进行融合,可以对大量的能源数据进行处理和分析,从而提高储能系统的效率,并对储能系统是否发生故障进行预测和诊断,促进储能系统的智能监控和管理。
关键词
储能系统
故障预测和诊断
大数据技术
人工智能
Keywords
energy storage system
fault prediction and diagnosis
big data technology
artificial intelligence
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
F426 [经济管理—产业经济]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究
李根
刘珊珊
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
