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龙图腾网获悉杭州互为综合能源服务有限公司申请的专利一种基于神经网络的储能系统状态评估方法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：CN120577710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511073616.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于神经网络的储能系统状态评估方法是由曹治国;孔晗可;齐非华;黄光中设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的储能系统状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种基于神经网络的储能系统状态评估方法，该方法包括采集多个传感器数据，利用自适应窗口长度对不同传感器数据进行对齐，基于波动熵生成自适应缩放因子对已对齐传感器数据进行标准化，搭建多层神经网络架构，训练多层神经网络架构，得到已训练评估模型；采集新的状态数据，依次对新的状态数据执行S2、S3，将标准化新的状态数据输入至已训练评估模型中，得到标准化新的状态数据的各评估结果标签的归属概率及置信度。现有的评估方法存在无法提前发觉潜在的渐进式故障、对储能系统的动态变化的适应性较差的问题。本发明提供的评估方法能够提前发觉潜在的渐进式故障、对储能系统的动态变化的适应性较强。

本发明授权一种基于神经网络的储能系统状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的储能系统状态评估方法，其特征在于，包括： S1.采集多条储能系统的原始状态数据，原始状态数据包括多个传感器数据；标注各条原始状态数据的评估结果标签，得到标注状态数据； S2.基于传感器历史数据计算自适应窗口长度，利用自适应窗口长度对不同传感器数据进行对齐，得到已对齐传感器数据； S3.通过香农熵计算各传感器的波动熵，基于波动熵生成自适应缩放因子对已对齐传感器数据进行标准化，得到标准化传感器数据； S4.搭建多层神经网络架构，形成从特征提取到决策的完整神经网络层级； S5.采用混合损失函数结合梯度范数调制机制更新网络参数，训练多层神经网络架构，得到已训练评估模型； S6.采集新的状态数据，依次对新的状态数据执行S2、S3，得到对齐且量纲统一的标准化新的状态数据，将标准化新的状态数据输入至已训练评估模型中，得到标准化新的状态数据的各评估结果标签的归属概率及置信度。

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杭州互为综合能源服务有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天堂软件园D幢9楼D座；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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