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龙图腾网获悉浙江省邮电工程建设有限公司申请的专利一种基于大数据模型的储能电池性能监测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：CN119104921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411591977.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于大数据模型的储能电池性能监测方法及系统是由李骏翔;连双;张鹏设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据模型的储能电池性能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据模型的储能电池性能监测方法及系统，方法包括：采集储能电池的多种运行参数的实时数据；分析电池性能的变化趋势，计算储能电池的历史数据的趋势因子，以用于识别电池性能的长期变化趋势；利用基于神经网络的大数据模型，对所述实时数据和所述趋势因子进行建模，以生成性能劣化预测因子，以用于定量评估电池的劣化速度和状态；根据所述性能劣化预测因子，对电池性能进行预测，生成对应的性能评估分数，以实现储能电池的性能监测。利用本发明实施例，能够通过实时采集多种运行参数，并结合历史数据的趋势因子，利用先进的机器学习技术进行建模和预测，为储能电池的高效管理和维护提供一种创新的解决方案。

本发明授权一种基于大数据模型的储能电池性能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据模型的储能电池性能监测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集储能电池的多种运行参数的实时数据，其中，所述运行参数包括：电压、电流、温度、内阻和充放电状态； 分析电池性能的变化趋势，计算储能电池的历史数据的趋势因子，以用于识别电池性能的长期变化趋势；所述分析电池性能的变化趋势，计算储能电池的历史数据的趋势因子，包括： 确定分析时间窗口大小，从数据库中提取覆盖所述分析时间窗口的电压、电流和内阻的历史数据； 计算在所述分析时间窗口内电池输出的平均功率，并确定用于修正内阻引起的功率损失的内阻修正值； 根据所述平均功率和所述内阻修正值，计算储能电池的历史数据的趋势因子； 利用基于神经网络的大数据模型，对所述实时数据和所述趋势因子进行建模，以生成性能劣化预测因子，以用于定量评估电池的劣化速度和状态；所述利用基于神经网络的大数据模型，对所述实时数据和所述趋势因子进行建模，以生成性能劣化预测因子，包括： 利用自适应递归神经网络训练生成性能劣化预测因子的大数据模型，其中，所述模型通过学习预设的第一非线性特征函数和第二非线性特征函数对应的权重参数，以生成性能劣化预测因子，并且，所述第一非线性特征函数用于综合评估电池电压、电流、温度和趋势因子对电池性能的总体影响，所述第二非线性特征函数用于评估充放电状态和内阻对电池的劣化影响； 根据所述性能劣化预测因子，对电池性能进行预测，生成对应的性能评估分数，以实现储能电池的性能监测。

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