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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;苏州科技大学申请的专利电池储能电站状态评估与智能感知方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120065000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510553822.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电池储能电站状态评估与智能感知方法及系统是由李亚飞;钱科军;顾菊平;曹科才;沈秋英;韩克勤;徐涛;邹启衡;徐煦;程涵婧;王晓亮;高胜;吴伟明设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池储能电站状态评估与智能感知方法及系统在说明书摘要公布了：电池储能电站状态评估与智能感知方法及系统，首先，收集电池储能电站的核心监测量，并进行数据清洗和预处理。然后，通过多阶特征提取和复杂关系融合，将多维监测量信息映射到状态评估空间中，实现对电池运行状态的全面量化。接着，使用深度时间特征卷积网络在状态评估空间中对电池组状态点演化轨迹进行建模。最后，通过模糊专家状态分析系统，输出所述电池储能电站的健康状态及异常事件信息，为电池储能电站态势感知提供依据。本发明能够解决电池储能电站运行态势感知、健康状态评估与运行趋势预测能力不足的问题，为电池储能电站的智能化运维提供技术支持。

本发明授权电池储能电站状态评估与智能感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.电池储能电站状态评估与智能感知方法，其特征在于，包括： 步骤S10，收集电池储能电站中各监测量的历史数据，包括各电池组的电压、电流、容量、内阻和温度，并进行数据清洗和预处理； 步骤S20，将预处理后的数据输入时序-频域混合特征提取模块，构建所述监测量的多阶特征向量；通过关系融合模块提取所述多阶特征向量中所述监测量间的复杂耦合关系；基于所述复杂耦合关系生成状态评估向量，对电池储能电站电池组运行态势进行量化； 步骤S30，基于所述状态评估向量构建状态评估空间；在所述状态评估空间中，通过深度时间特征卷积网络对所述电池储能电站电池组的状态点演化轨迹进行建模，得到所述状态点演化轨迹中的高阶状态向量，建模公式如下： ； 其中，表示对第时间步预测得到的高阶状态向量；表示所述深度时间特征卷积网络DTFCN；表示第时间步对应的状态评估向量；表示局部轨迹自适应调整项； 步骤S40，结合所述高阶状态向量的特征维度设计模糊规则库，构建储能电站模糊专家状态分析系统；利用所述储能电站模糊专家状态分析系统对所述电池储能电站中电池组的状态点演化趋势进行融合分析，输出所述电池储能电站的健康状态及异常事件信息预测结果。

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