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龙图腾网获悉上海电气集团股份有限公司申请的专利储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质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：CN114024328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202111180469.4，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质是由李倩倩;贺益君;陈晓宇;廖兴发;王乾坤;凌骏;朱彦设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质，该评估方法包括：获取储能电站系统的充放电相关数据；基于充放电相关数据，对储能电站系统的电池模组的一致性状态进行分析，以得到电池模组的各影响因素的一致性指标；确定出电池模组的各影响因素的一致性指标在储能电站系统的综合评价指标中所占权重，以得到储能电站系统的综合性能指标。本发明通过综合考虑了储能电站系统的整体SOH、电池模组电压、温度、SOC、可用容量一致性等多个角度对储能电站系统的当前运行状态进行全面有效地评估，从而有效地提升了评估效率和精度。

本发明授权储能电站系统的综合评估方法、设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种储能电站系统的综合评估方法，其特征在于，包括： 获取所述储能电站系统的充放电相关数据；其中，所述充放电相关数据包括历史充放电数据和运行工况下电池模组的电压、电流、可用容量、SOC及SOH数据的任意一种或多种； 基于所述充放电相关数据，对所述储能电站系统的电池模组的一致性状态进行分析，以得到所述电池模组的各影响因素的一致性指标； 以及确定出所述电池模组的各影响因素的一致性指标在所述储能电站系统的综合评价指标中所占权重，以得到所述储能电站系统的综合性能指标； 所述确定出所述电池模组的各影响因素的一致性指标在所述储能电站系统的综合评价指标中所占权重，以得到所述储能电站系统的综合性能指标的步骤包括： 基于层次分析方式，确定出所述电池模组的各影响因素的一致性指标在所述储能电站系统的综合评价指标中所占权重，以得到所述储能电站系统的综合性能指标； 所述基于层次分析方式，确定出所述电池模组的各影响因素的一致性指标在所述储能电站系统的综合评价指标中所占权重的步骤具体包括： 构造所述电池模组的各影响因素的成对比较矩阵；所述成对比较矩阵表示本层所有因素相对上一层某一个因素的相对重要性的比较； 对每个所述成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验；若一致性检验通过，则所述特征向量即为权向量；若不通过，则调整所述成对比较矩阵，使得所述成对比较矩阵通过一致性检验； 计算每个所述成对比较矩阵最下层对最上层总排序权向量；利用总排序一致性比率进行一致性检验；若一致性检验通过，则按照所述总排序权向量表示的结果进行决策，若不通过，则需要重新构造所述成对比较矩阵； 基于最终得到的合理的成对比较矩阵得到所述电池模组的各影响因素的一致性指标在所述储能电站系统的综合评价指标中所占权重； 所述基于所述充放电相关数据，对所述储能电站系统的电池模组的一致性状态进行分析，以得到所述电池模组的各影响因素的一致性指标的步骤，包括： 基于所述充放电相关数据，结合极差序列欧几里得范数对所述储能电站系统的电池模组的一致性状态进行分析，以得到所述电池模组的各影响因素的一致性指标； 所述获取所述储能电站系统的充放电相关数据的步骤之后，所述综合评估方法还包括： 对所述充放电相关数据进行数据预处理，以识别并剔除数据异常点； 所述对所述充放电相关数据进行数据预处理的步骤，包括： 基于HAMPEL滤波算法对所述充放电相关数据进行数据预处理； 所述结合极差序列欧几里得范数对所述储能电站系统的电池模组的一致性状态进行分析，以得到所述电池模组的各影响因素的一致性指标的步骤具体包括： S1：对于包含颗单体电池的电池模组，基于所述HAMPEL滤波算法对所述充放电相关数据进行数据预处理后，得到各颗电池单体电压时间序列数据，计算得到电池模组下辖全部电池单体对应的电压极差序列， ； 其中，、分别表示第i颗和第j电池单体在t时刻的电压，N为电池模组中的电池单体个数，M为电压时间序列的测量数据点个数； S2：根据所述电池模组电压极差序列，计算所述电池模组电压极差序列对应的欧几里得范数L； ； S3：根据所述欧几里得范数L计算所述电池模组电压一致性指标； ； 其中，为单体电池充放电电压上下限极差； 基于步骤S1～S3分别计算电池模组SOC、可用容量、温度的一致性指标。

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