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文档简介
电化学储能系统的健康状态评估方法、装本申请涉及一种电化学储能系统的健康状2根据电化学储能系统的状态参数，确定目标评价指标，并获取各所从所述候选弱预测器集合中筛选得到目标弱预测器，并将所通过所述目标强预测器对所述电化学储能系统进行健康状态预测，将处于预设范围内的主成分特征值所对应的候选指标作为目标评价从所述样本数据集中选取预设组样本数据作为训根据所述训练数据的输入输出维度确定卷积神经网络模型的网在基于所述训练数据对所述卷积神经网络模型进行多轮将所述模型参数对应的卷积神经网络模型作为相应轮次所得到的将所述训练数据输入至所述神经网络模型进行当前轮次训练根据所述预测误差调整所述训练数据的权重，将调整后的训练数据输将满足预设条件的预测误差所对应轮次的弱预测器作为根据所述目标弱预测器对应的输出误差确定所述目标弱预测器的3模型训练模块，用于基于所述样本数据集对卷积神经网络模型进行训预测器组合模块，用于从所述候选弱预测器集合中筛选得到目标状态预测模块，用于通过所述目标强预测器对所述电化学储能系统进行健康状态预8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方行时实现权利要求1至6中任一项所述的方45[0020]在其中一个实施例中，基于训练数据对卷积神经网络模型进行多轮次训练的过算机程序被处理器执行时实现第一方面中任6[0045]本申请实施例提供的电化学储能系统的健康状态预测方法，可以应用于如图1所78[0059]（3）根据预测序列g(p)的预测误差来计算序列的权重(,、(,的计算公式为：。。9比如可以将预测误差在一定范围内或者小于特定阈值的弱预测器筛选出来作为目标弱预合成强预测器时应该给予更大的贡献。按照确定好的权重对目标弱预测器进行加权组合，[0082]根据电化学储能系统的状态参数确定影响电化学储能系统健康状态的候选指标；学储能系统的健康状态预测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电化学储能系[0096]状态预测模块40，用于通过目标强预测器对电化学储能本数据作为训练数据；根据训练数据的输入输出维度确定卷积神经网络模型的网络结构，型作为相应轮次所得到的弱预测器，并将所有轮次得到的弱预测器作为候选弱预测器集[0102]上述电化学储能系统的健康状态预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外易失性存储器和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read_
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