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龙图腾网恭喜中石化胜利油建工程有限公司申请的专利一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警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：CN119341204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411854329.4，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警系统是由纪延涛;王振刚;刘长志;艾国山;任光明;刘庆林;庄树泉;王洪旗;高正扬;刘洋设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备运行监测预警技术领域，具体涉及一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警系统，该系统包括处理器和存储器，处理器执行存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：获取历史运行数据序列中的转折数据、非转折数据以及非转折数据的平稳指标值；根据转折数据以及非转折数据的平稳指标值，得到各个历史运行数据对应的权重因子，并根据ARIMA算法、历史运行数据序列以及各个历史运行数据对应的权重因子，得到当前运行时刻对应的预测数据；最后根据预测数据和当前运行数据，对增程式电能储放电站的运行状态进行监测预警。且本发明能够准确且可靠的对增程式电能储放电站的运行状态进行监测预警。

本发明授权一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警系统在权利要求书中公布了：1.一种增程式电能储放电站运行状态监测及预警系统，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：获取增程式电能储放电站在当前运行时刻下的当前运行数据和历史运行数据序列；根据所述历史运行数据序列中的各个历史运行数据的前序数据和后序数据，得到所述各个历史运行数据的变化指标值，根据所述变化指标值，得到所述历史运行数据序列中的转折数据和非转折数据；根据所述历史运行数据序列中的非转折数据的相邻历史运行数据，得到所述非转折数据的斜率差异指标值，并根据所述历史运行数据序列中的非转折数据与相邻历史运行数据之间的差异以及所述斜率差异指标值，得到所述非转折数据的平稳指标值；根据所述转折数据以及所述非转折数据的平稳指标值，得到所述各个历史运行数据对应的权重因子，并根据ARIMA算法、所述历史运行数据序列以及所述各个历史运行数据对应的权重因子，得到所述当前运行时刻对应的预测数据；根据所述预测数据和所述当前运行数据，对所述增程式电能储放电站的运行状态进行监测预警；所述各个历史运行数据的变化指标值的获取方法，包括：构建二维坐标系，并将所述历史运行数据序列中的各个历史运行数据以及各个历史运行数据的采集时间映射到所述二维坐标系中，得到所述各个历史运行数据对应的数据点，所述数据点的纵坐标值为历史运行数据、横坐标值为对应历史运行数据的采集时间；针对于所述历史运行数据序列中的第a个历史运行数据，a不等于1和P：将所述历史运行数据序列中的第1个历史运行数据对应的数据点和所述第a个历史运行数据对应的数据点构成的直线，记为第一直线；将所述历史运行数据序列中的第P个历史运行数据对应的数据点和所述第a个历史运行数据对应的数据点构成的直线，记为第二直线；将所述第一直线的斜率与所述第二直线的斜率之间的差值绝对值的归一化值记为第一特征值；将所述第一直线与第二直线之间的目标相关系数的倒数记为第二特征值，所述目标相关系数是指所述第一直线与第二直线之间的皮尔逊相关系数的归一化值；将所述第一特征值与第二特征值的均值记为所述第a个历史运行数据的变化指标值；所述非转折数据的斜率差异指标值的获取方法，包括：将所述历史运行数据序列中的最前面的两个历史运行数据和最后面的两个历史运行数据构建的集合记为特征集合；针对于所述历史运行数据序列中的任一非转折数据f，所述非转折数据f不属于所述特征集合：将在所述非转折数据f的左侧，所获取的最接近所述非转折数据f的两个历史运行数据对应的数据点所形成的直线的斜率，记为左侧相邻斜率；将在所述非转折数据f的右侧，所获取的最接近所述非转折数据f的两个历史运行数据对应的数据点所形成的直线的斜率，记为右侧相邻斜率；将所述左侧相邻斜率与所述右侧相邻斜率之间的差值绝对值，记为所述非转折数据f的斜率差异指标值；所述非转折数据的平稳指标值的获取方法，包括：针对于所述历史运行数据序列中的任一非转折数据h：判断所述非转折数据h是否属于特征集合，若是，则将预设第二常数作为所述非转折数据h的平稳指标值；否则，则获取得到所述非转折数据h的第二表征值，并将所述第二表征值的归一化值记为所述非转折数据h的平稳指标值，所述第二表征值为所述非转折数据h的第一表征值的倒数，所述第一表征值为所述非转折数据h的斜率差异指标值和非转折数据h的相邻差异表征值进行相乘之后再加上预设第一常数后的结果；所述非转折数据h的相邻差异表征值的获取方法，包括：将位于所述非转折数据h左侧且与所述非转折数据h最接近的一个历史运行数据，记为第一最相邻数据；将位于所述非转折数据h右侧且与所述非转折数据h最接近的一个历史运行数据，记为第二最相邻数据；将所述第一最相邻数据与所述非转折数据h之间的差值绝对值记为第一差异值，将所述第二最相邻数据与所述非转折数据h之间的差值绝对值记为第二差异值，将所述第一差异值与所述第二差异值的和记为所述非转折数据f的相邻差异表征值；所述各个历史运行数据对应的权重因子的获取方法，包括：将所述历史运行数据序列中的所有非转折数据的平稳指标值构建的集合，记为平稳指标值集合；选取所述平稳指标值集合中的最大平稳指标值，并记为最大赋予指标值；根据最大赋予指标值以及所述非转折数据的平稳指标值，得到所述历史运行数据序列中的各个历史运行数据的预测结果影响程度；将所述历史运行数据序列中的所有历史运行数据的预测结果影响程度的累加和记为综合影响程度，将所述各个历史运行数据的预测结果影响程度与所述综合影响程度的比值记为对应历史运行数据的权重因子；所述各个历史运行数据的预测结果影响程度的获取方法，包括：针对于所述历史运行数据序列中的第g个历史运行数据，若所述第g个历史运行数据为转折数据，则将所述最大赋予指标值作为所述第g个历史运行数据的预测结果影响程度，若所述第g个历史运行数据为非转折数据，则将所述第g个历史运行数据的平稳指标值作为所述第g个历史运行数据的预测结果影响程度。

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