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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种储能电站监控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：CN116885851B 。

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：202310834791.7，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种储能电站监控方法及系统是由雷二涛;金莉;马凯;张浚坤设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电站监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能电站监控方法及系统，方法包括接收储能电站发送的电站数据，并根据历史信息筛选规则和类型筛选规则，进行风险关联筛选，获得高风险数据集合和高关联数据集合并进行数据风险预测，得到储能电站的数据风险概率，并将高关联数据集合进行关联风险预测，得到各电站关联集合对应的关联风险概率；将数据风险概率和关联风险概率进行风险综合分析，得到高危储能电站，根据高危储能电站，生成报警信息并进行报警控制；根据电站关联集合和高危储能电站，将储能电站进行风险可视化，生成风险可视化画面，并将风险可视化画面推送至终端进行显示。本实施例实现了有效对储能电站的风险进行监控和预警，提高储能电站监控的精度和便捷度。

本发明授权一种储能电站监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电站监控方法，其特征在于，包括：接收若干个储能电站发送的电站数据，并根据历史信息筛选规则和类型筛选规则，将各所述电站数据进行风险关联筛选，获得若干个高风险数据集合和若干个高关联数据集合，具体为：基于各所述电站数据在历史时间段中的数据值和电站危险事件信息，并根据所述历史信息筛选规则，在各所述电站数据中筛选出各所述高风险数据集合；基于各所述电站数据对应的储能电站之间的关联参数，并根据所述类型筛选规则，在各所述电站数据中筛选出各所述高关联数据集合；各所述高关联数据集合中包括至少两个属于强关联关系的电站数据；其中，所述电站数据包括电站设备参数、设备工作参数和电站内传感数据；其中，所述基于各所述电站数据对应的储能电站之间的关联参数，并根据所述类型筛选规则，在各所述电站数据中筛选出各所述高关联数据集合，具体为：在各所述电站数据中任意选取多个电站数据，作为当前的各电站数据；获取所述当前的各电站数据对应的储能电站的电站位置、电站所在供电链和电站设备参数；根据所述当前的各电站数据对应的储能电站的电站位置，计算所述当前的各电站数据的电站位置之间的距离平均值；根据所述当前的各电站数据对应的储能电站的电站所在供电链，计算所述当前的各电站数据的电站所在供电链之间的供电链相似度；其中，所述供电链相似度为所述当前的各电站数据之间处于同一供电链的电站数据的数量占总数量的比值；根据所述当前的各电站数据对应的储能电站的电站设备参数，计算任意两个所述电站数据的电站设备参数之间的设备类型相似度，并计算所述当前的各电站数据对应的所有设备类型相似度的相似度平均值；将所述当前的各电站数据对应的所述距离平均值、所述供电链相似度和所述相似度平均值进行加权求和，得到所述当前的各电站数据的加权求和值；其中，所述距离平均值、所述供电链相似度和所述相似度平均值之和为1，且所述距离平均值、所述供电链相似度和相似度平均值的权重依次减小；判断所述当前的各电站数据的加权求和值是否大于预设的参数阈值，若是，则将所述当前的各电站数据作为一个所述高关联数据集合；若否，则在各所述电站数据中任意选取多个电站数据，重新确定所述当前的各电站数据，根据所述当前的各电站数据进行关联相似度计算，计算所述当前的各电站数据的加权求和值，直至所述当前的各电站数据的加权求和值大于所述预设的参数阈值，获得各所述高关联数据集合；将各所述高风险数据集合进行数据风险预测，得到各所述高风险数据集合对应的储能电站的数据风险概率，并将各所述高关联数据集合进行关联风险预测，得到各电站关联集合对应的关联风险概率；其中，所述电站关联集合包括多个相互关联的储能电站；将各所述高风险数据集合对应的储能电站的数据风险概率和各所述电站关联集合对应的关联风险概率进行风险综合分析，得到若干个高危储能电站，并根据各所述高危储能电站，生成报警信息，根据所述报警信息进行报警控制；根据各所述电站关联集合和各所述高危储能电站，将各所述储能电站进行风险可视化，生成风险可视化画面，并将所述风险可视化画面推送至终端进行显示。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；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”。

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