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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断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：CN119830144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411967290.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统是由庞玲蓉;范强;叶华洋;文贤馗;李博文;樊磊;曾蓉;吴英豪;李煜鑫;李再鹏;徐长宝;张迅;杨涛;张洋;袁娴枚;黄军凯;吴建蓉;罗鑫;陈佳胜;付鑫怡;胡天嵩设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网储能系统技术领域，特别是一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统。该方法通过获取包括电池电气参数、电网特征、环境条件和历史运行记录在内的多源监测数据，对数据进行统一时间步长对齐和特征提取处理，获得统计特征、时序特征和频域特征。采用双层诊断模型结构，其中随机森林模型用于诊断过充、过放等主要故障模式，卷积神经网络模型用于诊断短路、温度失控等复杂故障模式。系统具备动态更新机制，通过计算模型参数的增量更新值实现在线优化；同时建立模型评估机制，当评估指标低于预设标准时触发重新训练流程。本发明实现对电池故障的高精度、实时识别与预警，显著提升了储能系统的运行可靠性和安全性。

本发明授权一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于电网储能系统的电池智能故障诊断方法，其特征在于：包括，获取目标储能系统的多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据融合形成第一监测数据； 所述多源监测数据包括： 电池电气参数数据，所述电气参数数据包括电压、电流和温度参数； 电网特征数据，所述电网特征数据包括负荷功率和调度计划指标； 环境条件数据，所述环境条件数据包括环境温度和湿度； 历史运行记录数据，所述历史运行记录数据包括累计循环次数和充放电曲线； 所述数据融合形成第一监测数据包括： 对所述多源监测数据进行统一时间步长对齐； 提取所述多源监测数据的统计特征，所述统计特征包括均值、方差、偏度和峰度； 提取所述多源监测数据的时序特征，所述时序特征包括趋势特征和自相关系数； 提取所述多源监测数据的频域特征，所述频域特征包括功率谱密度； 预设第一故障诊断模型，并将所述第一监测数据输入所述第一故障诊断模型； 所述第一故障诊断模型包括： 随机森林模型，用于诊断过充、过放、过热、内阻增高和容量衰减主要故障模式； 卷积神经网络模型，用于诊断短路、损坏、温度失控、充电不平衡和群体性故障复杂故障模式； 其中所述第一故障诊断模型的损失函数包括定位损失、置信度损失和分类损失； 根据所述第一故障诊断模型的输出进行电池故障智能诊断。

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