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龙图腾网获悉国网山东省电力公司潍坊供电公司申请的专利一种移动储能电源健康状态智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：CN119199619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411707361.X，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种移动储能电源健康状态智能评估方法及系统是由周振宇;王建宇;郭强;林勇;石维民;姜文;陈明;田明国;马海春;于学良;任磊;周晓林;鞠若彬;王兰兰;王海妍;孙清设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动储能电源健康状态智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动储能电源健康状态智能评估方法及系统，将电源的多参数监测数据输入至电池物理模型进行初步评估，得到第一评估值；对获取的监测数据和环境数据进行特征提取和特征选择，将得到的主成分矩阵输入健康状态评估模型进行预测，得到第二评估值；将第一评估值与第二评估值进行比较，利用健康状态评估模型调整电池物理模型的参数，得到优化的电池物理模型；基于优化的电池物理模型得到第三评估值；基于第三评估值与第二评估值得到最终电池健康状态评估结果。通过实时采集多种监测数据以及环境数据，全面了解电池的健康状态，从而提高评估的准确性；并将建立的物理模型和健康状态评估模型进行结合，提升评估结果的精度和鲁棒性。

本发明授权一种移动储能电源健康状态智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种移动储能电源健康状态智能评估方法，其特征在于，包括： 获取移动储能电源的多参数监测数据，并输入至电池物理模型进行初步评估，得到电池健康状态第一评估值； 获取移动储能电源的多参数监测数据和环境数据，对所述多参数监测数据和环境数据进行特征提取和特征选择，并采用主成分分析法对选择后的特征进行融合，得到主成分矩阵；将所述主成分矩阵输入至预先训练好的健康状态评估模型进行进一步预测，得到电池健康状态第二评估值； 将所述第一评估值与所述第二评估值进行比较，利用所述健康状态评估模型调整电池物理模型的参数，得到优化的电池物理模型； 基于优化的电池物理模型进行再次评估，得到电池健康状态第三评估值；将所述第三评估值与所述第二评估值进行加权平均，得到最终电池健康状态评估结果； 得到优化的电池物理模型具体为： 定义损失函数，假设是第i个样本的电池物理模型的输出，是第i个样本的健康状态评估模型的预测输出，则损失函数表示为： 其中，N是样本数量，是需要优化的电池物理模型参数； 采用梯度下降法最小化损失函数，以修正电池物理模型中的参数；计算损失函数对每个参数的梯度，根据计算得到的梯度，使用梯度下降法来更新电池物理模型中的参数，需要多次迭代，直到损失函数收敛为止； 采用多尺度孤立森林识别所述监测数据的异常数据点，并剔除，具体为： 对所述监测数据进行数据清洗和噪声去除，并将所述监测数据分解为不同的时间尺度； 在不同时间尺度上分别训练孤立森林模型，获取每个时间尺度的异常评分； 使用加权平均方法将不同时间尺度的异常评分进行融合，生成综合异常分数； 动态调整阈值，标记超出阈值的异常数据点并输出，剔除标记的异常数据点； 所述电池物理模型包括内阻模型、容量衰减模型和开路电压模型；获取移动储能电源的多参数监测数据，并输入至电池物理模型进行初步评估，得到电池健康状态第一评估值具体为：将内阻模型、容量衰减模型和开路电压模型的计算结果加权融合后得到电池健康状态第一评估值，采用以下公式表示： 其中，为第一评估值；、、为权重系数；为当前内阻；为初始内阻；为当前容量；为初始容量；为当前温度；为最大安全工作温度。

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