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龙图腾网获悉四川准达信息技术股份有限公司申请的专利一种储能系统健康状态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：CN120493028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510977814.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种储能系统健康状态评估方法及系统是由奂剑刚设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能系统健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种储能系统健康状态评估方法及系统，主要涉及健康状态评估技术领域，用以解决现有技术无法识别频域上的关键退化信号、无法反映非平稳变化的熵变规律、深度神经网络对退化区域的感知不足的问题。包括：实时采集储能系统的原始监测数据，计算获得时域和频域处理后的归一化数据，计算增强后监测数据的特征；构建残差注意力深度神经网络，自主调整当前自适应学习率；计算获得动态焦点损失，计算总损失函数；获得训练好的残差注意力深度神经网络；获取当前监测数据，计算增强后当前监测数据的特征，进而利用训练好的残差注意力深度神经网络，进行储能系统健康状态评估。

本发明授权一种储能系统健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能系统健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集储能系统的原始监测数据，将原始监测数据按预设时间窗存储； 对预设时间窗口内原始监测数据的进行时间尺度统一处理，得到时间归一化结果，将原始监测数据进行频域处理，得到频域压缩结果；通过时间归一化结果和频域压缩结果，计算获得时域和频域处理后的归一化数据； 基于时域和频域处理后的归一化数据，结合波动熵机制对时间序列的波动特性进行建模，计算增强后监测数据的特征； 构建由输入层、若干残差注意力模块、混合正则化层以及状态输出层依次堆叠组成残差注意力深度神经网络；通过监测残差注意力深度神经网络训练过程中每轮参数梯度的方差变化，自主调整当前自适应学习率； 通过残差注意力深度神经网络，输出各健康状态类别的健康状态概率；根据每个健康状态类别的健康状态概率和各类别对应的预设损失权重，计算获得动态焦点损失；获取动态焦点损失、时序连续性损失、注意力稀疏正则损失，计算总损失函数；其中，计算获得动态焦点损失，具体包括： 通过公式： ，计算第c类别的动态聚焦参数；其中，表示第c个类别的样本数，c∈[1,C]，C表示健康状态类别总数，表示各类别样本数中位数； 通过公式： ，计算第c类别的损失权重；其中，表示总样本数，表示预设常数； 通过公式： ，计算动态焦点损失；其中，表示第c类别的健康状态概率； 所述注意力稀疏正则损失函数计算注意力权重的负熵以增强稀疏性，约束注意力机制避免冗余激活，计算方式表示为：；式中，为残差注意力深度神经网络的网络层数；为注意力头数量；为残差注意力深度神经网络第层第个注意力头的权重参数； 基于总损失函数和自适应学习率，更新迭代的可训练参数；当满足预设停止迭代条件时，获得训练好的残差注意力深度神经网络； 获取当前监测数据，计算增强后当前监测数据的特征，进而利用训练好的残差注意力深度神经网络，进行储能系统健康状态评估。

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