电化学储能电池（主要是磷酸铁锂电池）存在寿命衰减、系统故障预警滞后等行业痛点，如果不能对电池状态进行可靠的预测和对可能出现的故障进行及时诊断与修理，可能会导致生产企业遭受较大的损失。

项目构建多维度状态评估体系，整合电池电压、温度等运行数据，结合机器学习算法建立电池健康状态预测模型，实现储能单元性能衰退的精准量化；同时，研发多源数据融合的故障诊断技术，通过分析电池运行数据、储能变流器（PCS）异常信号等特征，实现故障隐患的早期识别与定位。

项目的总体目标是针对电化学储能电池行业痛点，开展关键技术研究与应用：

（1）面向电化学储能电池健康状态评估需求，开展电池SOH预测方法研究，完成数据预处理、周期划分、特征提取与模型构建，建立能够反映电池退化趋势的健康状态预测模型。

（2）提取电压、温度等多维特征，构建特征数据开发电池侧故障诊断模型，评估故障识别准确率，总结诊断规则与工程应用建议。

（3）梳理电化学储能场站储能变流器典型故障，整理运行日志、告警/事件记录和功率、电网侧数据，建立故障事件数据库。

在电池健康状态预测方面，项目建立了RF、SVR、LSTM、TCN等基模型，并进一步提出LSTM+TCN多模型融合方法,融合能够有效整合长期趋势信息与局部动态信息，提高SOH预测精度与稳定性。

在电池侧故障诊断方面，基于统计量、IQR和LOF的机器学习故障诊断模型取得较高精确率，故障识别的早期性和覆盖率也较高，基于CNN-LSTM的故障诊断模型也表现出一定潜力。

在储能变流器故障诊断方面，基于KMFCC特征与CNN模型构建的故障诊断方法实现了对PCS开路故障的高精度识别，在无监督学习框架下，基于孤立森林算法的PCS异常检测方法能够在缺少故障标签的情况下实现对异常运行状态的有效识别。