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龙图腾网恭喜中国长江电力股份有限公司;杭州浙畅电力设备有限公司申请的专利基于大数据的蓄电池组性能评估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：CN119667484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411441635.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于大数据的蓄电池组性能评估方法及系统是由杨君;龙林;李冉;李庚;周翼虎;夏军根;贾灵球;战海峰设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的蓄电池组性能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的蓄电池组性能评估方法及系统，涉及蓄电池性能评估技术领域，包括：获取待评估蓄电池在不同工况下的充放电数据，对充放电数据进行去噪处理，进行自适应归一化处理得到标准充放电数据，进行均衡处理并分别提取时域特征和频域特征，组合得到高维特征向量；对高维特征向量进行降维操作，得到低维嵌入式表示，生成初始数据集，划分为训练数据集和测试数据集，构建初始预测模型并进行超参数优化，得到第一预测模型；获取实时充放电数据并构建实时特征向量，将实时特征向量添加至第一预测模型中生成实时性能参数，对实时性能参数进行滤波，构建健康状态预测模型进行预测，得到综合性能评估结果。

本发明授权基于大数据的蓄电池组性能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的蓄电池组性能评估方法，其特征在于，包括：获取待评估蓄电池在不同工况下的充放电数据，结合小波变换对所述充放电数据进行去噪处理，结合梯度下降算法进行自适应归一化处理得到标准充放电数据，通过合成少数类过采样技术进行均衡处理并分别提取时域特征和频域特征，组合得到高维特征向量；通过基于流形学习的非线性降维算法对所述高维特征向量进行降维操作，得到低维嵌入式表示，生成初始数据集，将所述初始数据集划分为训练数据集和测试数据集，基于双向门控循环单元网络构建初始预测模型并以所述训练数据集中的数据作为输入，结合自动机器学习算法对所述初始预测模型进行超参数优化，得到第一预测模型；获取待评估蓄电池的实时充放电数据并构建实时特征向量，将所述实时特征向量添加至所述第一预测模型中生成实时性能参数，通过在线学习算法对所述实时性能参数进行滤波，结合贝叶斯学习算法构建健康状态预测模型，以滤波后的实时性能参数为输入进行预测，得到综合性能评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国长江电力股份有限公司;杭州浙畅电力设备有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区玉渊潭南路1号B座；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。