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龙图腾网获悉湖北省电力装备有限公司申请的专利一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法和装置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：CN120524388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510606689.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法和装置是由时悦;王仁文;田力牧;蔡冰华;赵一龙;王文瑞;陈思桥设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法和装置，涉及电池储能系统领域。该方法包括：通过多配置于储能电池仓的多类型传感器获取储能电池仓对应的多源参数数据，以及获取储能电池仓周围的环境参数数据；将多源参数数据和环境参数数据输入至图神经网络模型，并根据图神经网络模型进行跨传感器数据修复；构建修复后的源参数数据与环境参数数据，在多物理量约束下的耦合关系，并根据耦合关系构建异常分布预测模型；根据耦合关系，并基于多尺度时序趋势提取分析法获取储能电池仓对应的安全异常特征；将安全异常特征输入异常分布预测模型，并根据异常分布预测模型输出储能电池仓对应的安全监测结果。本申请解决了人工巡检难以及时识别储能电池舱中的潜在安全隐患，大幅增加了故障蔓延的可能性的问题。

本发明授权一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的储能电池舱安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多配置于储能电池仓的多类型传感器获取所述储能电池仓对应的多源参数数据，以及获取所述储能电池仓周围的环境参数数据； 将所述多源参数数据和所述环境参数数据输入至图神经网络模型，并根据所述图神经网络模型进行跨传感器数据修复； 构建修复后的所述源参数数据与所述环境参数数据，在多物理量约束下的耦合关系，并根据所述耦合关系构建异常分布预测模型，具体包括：构建修复后的所述源参数数据与所述环境参数数据，在多物理量约束下的耦合关系，所述耦合关系包括电场对热场的功率激发路径、热场对气体场的扩散驱动路径以及气体场对电场的性能反馈路径；基于所述耦合关系并结合分布函数，以通过训练变分贝叶斯推理结构生成所述异常分布预测模型； 根据所述耦合关系，并基于多尺度时序趋势提取分析法获取所述储能电池仓对应的安全异常特征，具体包括：将所述耦合关系对应的各类参数数据在时间维度上进行多尺度分解，以获取不同时间尺度下的参数变化序列；基于小波变换或经验模态分解方法对所述参数变化序列进行本征模态分量提取，以获取多尺度模态分量；对所述多尺度模态分量进行残差演化张量计算，并结合所述耦合关系中的驱动路径建立趋势偏离指标集，以将所述趋势偏离指标集作为所述安全异常特征； 将所述安全异常特征输入所述异常分布预测模型，并根据所述异常分布预测模型输出所述储能电池仓对应的安全监测结果。

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