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龙图腾网获悉广东南海电力设计院工程有限公司申请的专利基于深度学习的储能安全预警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：CN120088970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510561715.2，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度学习的储能安全预警方法及系统是由郑瑞春;刘敏津;张典波;冼伟恒;梁嘉祥;张秀玲;夏天禹;高杰;黄敏玲;高寒;陈钰楠;程勇设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的储能安全预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的储能安全预警方法及系统，涉及电气安全监测技术领域，包括：将历史运行状态数据、当前运行状态数据、历史环境特征数据和当前环境特征数据输入数据预测网络，基于数据预测网络进行运行状态数据预测和环境特征数据预测，生成运行状态数据预测量和环境特征数据预测量；根据运行状态数据预测量和环境特征数据预测量确定当前时刻的储能设备的安全状态偏离度，并根据当前环境特征数据和安全状态偏离度，确定当前时刻的热解粒子目标指数；根据热解粒子目标指数，确定当前时刻的储能设备的预警方式，解决现有技术中针对储能设备的预警监测准确率较低的技术问题。

本发明授权基于深度学习的储能安全预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的储能安全预警方法，其特征在于，所述基于深度学习的储能安全预警包括： 获取储能设备在历史时刻的历史运行状态数据和历史环境特征数据，以及获取储能设备在当前时刻的当前运行状态数据和当前环境特征数据； 将所述历史运行状态数据、所述历史环境特征数据、所述当前运行状态数据和所述当前环境特征数据，输入数据预测网络，获取所述数据预测网络生成的所述储能设备在未来时刻的运行状态数据预测量和环境特征数据预测量；所述数据预测网络为基于训练样本集对长短期记忆网络LSTM进行训练得到的； 根据所述运行状态数据预测量和所述环境特征数据预测量，确定所述当前时刻的所述储能设备的安全状态偏离度； 根据当前环境温度变化率确定当前时刻的当前分时阶段类别； 根据预先设置的分时阶段类别与对应关系表之间的第一对应关系，确定当前分时阶段类别对应的目标对应关系表，所述目标对应关系表包括各类参数与加权系数之间的对应关系； 根据所述目标对应关系表，确定当前环境特征数据中的各类参数的加权系数； 基于所述当前环境特征数据的各类参数的加权系数和所述当前环境特征数据，确定热解粒子初始指数，其中，所述当前环境特征数据包括所述当前环境温度变化率； 若所述安全状态偏离度小于第一偏离阈值，将所述热解粒子初始指数确定为热解粒子目标指数； 若所述安全状态偏离度大于等于所述第一偏离阈值且小于第二偏离阈值，对所述安全状态偏离度和所述热解粒子初始指数进行加权求和，得到第一求和结果，并将所述第一求和结果确定为所述热解粒子目标指数，所述第二偏离阈值大于第一偏离阈值； 若所述安全状态偏离度大于等于所述第二偏离阈值，对所述安全状态偏离度和所述热解粒子初始指数进行加权求和，得到第二求和结果，并比较所述第二求和结果和预设热解粒子指数的数值，将其中的数值更大者确定为所述热解粒子目标指数； 根据所述热解粒子目标指数，确定所述当前时刻的所述储能设备的预警方式。

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