炫途储能科技（上海）有限公司

本发明公开了一种锂电池的短路保护测试方法及系统，属于锂电池测试技术领域。该方法包括获取待测锂电池在模拟短路工况下的初始响应电流和电压波形，进行时序分割提取瞬态特征片段；将瞬态特征片段输入基于经验模态分解和希尔伯特变换的故障特征解耦模型，分离出电流的高频振荡与低频趋势分量以及电压的突变沿与恢复沿分量；构建多元特征向量并映射至二维风险评估平面，计算相对于安全边界区域的偏离距离；根据偏离距离和特征方差动态调整测试负载放电参数，生成自适应短路测试序列；执行该序列并采集动态响应参数，基于残差序列输出短路保护能力评级结果。本申请实现了短路保护能力的量化评估和自适应测试。

本发明公开了一种基于深度学习的用电信息采集终端异常行为预测与检测方法，包括如下步骤：获取配电台区终端运行数据并预处理构建时空数据集；基于拓扑接线关系构建图结构并输入时空图卷积网络提取时空关联特征；引入基于基尔霍夫定律与线损守恒的电量平衡模型作为物理约束对时空关联特征进行优化求解，得到拓扑残差；将时空关联特征与拓扑残差输入时序记忆网络进行趋势演化，生成预测残差；对实时瞬态电参量进行电量平衡校验得到检测残差；结合预测残差与检测残差的空间统计偏差实现异常识别并输出异常拦截指令。本发明实现终端异常行为的预测与实时检测协同分析，提高异常识别准确性与稳定性。