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申请/专利权人：深圳赛骄阳能源科技股份有限公司

摘要：本发明涉及储能系统控制技术领域，尤其涉及一种5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：对目标储能电池进行实时多参数监测，得到实时电池关键参数；根据实时电池关键参数对目标储能电池进行动态等效电路模型构建，得到电池等效电路模型；对目标5G基站进行负载时序知识图建模，得到基站负载时序知识图；根据实时电池关键参数与基站负载时序知识图对目标储能电池进行SOC自适应滤波融合估算，得到储能电池SOC估计值。本发明能够提高储能系统的性能和可靠性，适应实际运行环境的动态变化，优化电池的充放电策略。

主权项：1.一种5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对目标储能电池进行实时多参数监测，得到实时电池关键参数；根据实时电池关键参数对目标储能电池进行动态等效电路模型构建，得到电池等效电路模型；步骤S2：对目标5G基站进行负载时序知识图建模，得到基站负载时序知识图；根据实时电池关键参数与基站负载时序知识图对目标储能电池进行SOC自适应滤波融合估算，得到储能电池SOC估计值；步骤S2具体包括：步骤S21：对目标5G基站进行无线信号采集并解码，得到基站上下行基带信号；步骤S22：对基站上下行基带信号进行物理层译码，得到基站业务负载特征数据；步骤S23：对基站上下行基带信号进行高层协议解析，得到基站资源负载特征数据；步骤S24：根据基站业务负载特征数据与基站资源负载特征数据对目标5G基站进行业务与资源负载时序建模，得到基站负载时序知识图；步骤S25：根据实时电池关键参数与基站负载时序知识图对目标储能电池进行SOC自适应滤波融合估算，得到储能电池SOC估计值；步骤S25具体包括：步骤S251：对实时电池关键参数进行时序特征提取，得到电池时序态特征数据；步骤S252：对基站负载时序知识图进行图卷积编码，得到基站负载特征数据；步骤S253：对电池时序态特征数据与基站负载特征数据进行异构多模态融合，得到电池-基站负载融合特征数据；步骤S254：对电池-基站负载融合特征数据进行序列建模，得到SOC时序态特征数据；步骤S255：将SOC时序态特征数据与基站负载时序知识图输入至预设的电池SOC谱图卷积神经网络进行SOC估计推理，得到储能电池SOC初估值；步骤S256：对目标储能电池进行电池初始状态采集，得到初始电池时序态特征数据；步骤S257：将储能电池SOC初估值与初始电池时序态特征数据输入至预设的自适应滤波解耦器进行精细估计，得到储能电池SOC估计值；步骤S3：基于电池等效电路模型根据储能电池SOC估计值对目标储能电池进行滚动时域SOC趋势预测，得到未来SOC趋势预测数据；根据未来SOC趋势预测数据对目标储能电池进行模型预测控制优化，得到电池运行控制决策数据；步骤S4：获取未来优化时域窗口；根据预设的滚动时间窗口对未来优化时域窗口进行时段切分，得到滚动优化时段集合；对滚动优化时段集合中每个时段重复执行步骤S3，从而得到全程优化控制策略；步骤S5：根据实时电池关键参数对目标储能电池进行健康状态在线评估，得到电池健康度数据；根据电池健康度数据对全程优化控制策略进行寿命约束融合调整，生成最终SOC偏移优化控制策略。

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