一种基于深度学习的换电柜健康状态检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的换电柜健康状态检测方法，涉及电池管理技术领域，本发明的时序特征提取层能够有效捕捉电池在复杂环境下的长期退化趋势，避免因短期波动导致的误判；环境条件驱动的动态加权层通过注意力机制自适应聚焦高温高湿时段，增强了对环境应力相关异常的敏感性，从而减少漏报风险；对抗性训练模块通过模拟高温高湿扰动，提升了模型在极端环境下的鲁棒性，使其能够区分真实故障与噪声干扰，而不依赖手动阈值调整；在线滑动窗口机制和边缘部署确保了检测的实时性和适应性，能够动态响应站点变化和季节性波动，降低了运维成本。