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申请/专利权人：江苏中钧能源科技有限公司
申请日：2024-11-15
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119147977A
专利技术分类：..其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试[2019.01]
专利摘要：本发明提供一种基于大数据的储能电站电池健康状态诊断方法及系统，涉及储能电池技术领域，包括采集储能电站电池的多模态运行数据，同态加密得到密文数据，进行分析计算，提取显式和隐式关联特征，得到融合时序数据；基于融合时序数据，提取多路径的量子纠缠特征，结合自演化量子注意力机制，动态调整量子比特的相位和振幅，生成诊断特征增强表示，通过量子电路实现纠缠存储，结合门控单元，预测健康状态序列；确定电池健康预测结果，通过结合量子态叠加和量子并行，在线搜索诊断策略组合空间，嵌入多阶因果关系张量模型，建模电池性能指标之间的因果联系强度，确定电池健康退化指标，生成因果诊断图谱，得到电池健康状态诊断结果。
专利权项：1.基于大数据的储能电站电池健康状态诊断方法，其特征在于，包括：采集储能电站电池PACK级和电芯级的多模态运行数据，对所述多模态运行数据进行同态加密，得到密文数据，基于Transformer的自注意力数据融合机制对所述密文数据进行分析计算，自适应提取显式和隐式关联特征，得到融合时序数据；基于所述融合时序数据，构建电池健康诊断模型，通过量子游走卷积核的卷积操作，提取多路径的量子纠缠特征，结合自演化量子注意力机制，动态调整量子比特的相位和振幅，探索不同特征子空间的组合权重，生成诊断特征增强表示，基于所述诊断特征增强表示，通过量子电路实现长短期记忆的纠缠存储，结合门控单元，预测健康状态序列；基于预测健康状态序列，确定电池健康预测结果，构建量子强化学习算法，通过结合量子态叠加和量子并行，在线搜索诊断策略组合空间，在所述量子强化学习算法的回路中，嵌入多阶因果关系张量模型，建模电池性能指标之间的因果联系强度，确定电池健康退化指标，生成因果诊断图谱，得到电池健康状态诊断结果。
百度查询： 江苏中钧能源科技有限公司 基于大数据的储能电站电池健康状态诊断方法及系统
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