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龙图腾网获悉三峡珠江发电有限公司;三峡新能源阳江发电有限公司申请的专利一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警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：CN119721370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411841892.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警方法是由陈红兵;何海军;李文俊;叶智鹏;梁风记;苏成瑜;黄晓华设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警方法在说明书摘要公布了：一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警方法，属于电池健康评估领域，方法为：首先建立电池健康状态分级体系，确定电压、内阻和充放电容量等关键参数阈值范围，通过多种算法如支持向量机对历史数据训练构建判别模型，精准评估健康等级。健康检测系统实时监控数据，经预处理、相关性分析构建评估模型，依此判断健康等级并生成报告。针对亚健康电池单元，依模糊综合评判确定隔离优先级，卸载并预测恶化趋势制定维护计划。放电时依健康等级选电池放电并调整功率。本发明利用机器学习算法聚类分析历史数据构建评估模型预测新数据等级，且基于健康等级动态调整储能系统运行策略，提升经济性与可靠性。

本发明授权一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警方法在权利要求书中公布了：1.一种中大型电化学储能电站电池健康度与剩余寿命预警方法，其特征在于包括以下步骤： S1、根据预先建立的储能电站电池健康状态分级体系，将电池单元划分为健康、亚健康和不健康三个等级，针对每一个等级设定相应的运行参数标准，运行参数标准包括电压、内阻和充放电容量的阈值范围； S2、采用健康检测系统实时监控每一组电池单元的运行状态信息，获取电压、内阻、充放电容量的实时数据，通过内部比较与分析，判断各电池单元的健康等级； S3、针对监测到的亚健康电池单元，控制系统自动生成优先级较高的卸载指令，通过切断电池单元的输出，将亚健康电池单元隔离出储能系统，避免亚健康电池单元继续恶化； S4、在卸载亚健康电池单元的同时，动态调整其他健康电池单元的工作状态，根据实时的健康度评级结果，确定不同电池单元的卸载顺序，保证储能系统的整体输出性能； S5、当储能系统需要进行放电操作时，优先选择健康等级较高的电池单元参与放电，针对评估为亚健康和不健康的电池单元，控制系统逐步降低其放电功率，直至完全停止放电； S6、采用机器学习算法对电池单元的历史运行数据进行分析，通过聚类算法识别不同健康等级的特征模式，建立健康状态评估模型，用于对新采集的电池单元数据进行健康等级的预测和分类； 步骤S6的子步骤为： S6.1、获取电池单元的历史运行数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据标准化在内的操作，得到适合机器学习算法分析的数据集； S6.2、采用K-means聚类算法对预处理后的历史运行数据进行聚类分析，根据电池单元的健康状态将数据划分为不同的类别，获取每个类别的特征模式； S6.3、针对聚类分析得到的不同健康等级的特征模式，构建支持向量机分类模型，将特征模式作为模型的输入，健康等级作为模型的输出，训练健康状态评估模型； S6.4、获取新采集的电池单元运行数据，对数据进行与历史数据相同的预处理操作，得到符合模型输入格式的新数据； S6.5、将预处理后的新数据输入到已训练好的健康状态评估模型中，模型根据输入数据的特征模式，预测该电池单元所属的健康等级； S6.6、若预测的健康等级低于预设的阈值，则判断该电池单元处于不健康状态，需要进行维护或更换； S6.7、若预测的健康等级高于阈值，则判断该电池单元处于健康状态，可以继续使用； S6.8、根据电池单元的健康状态预测结果，对电池单元进行分类管理，制定相应的维护策略，确保电池系统的可靠运行；同时，将新采集的数据加入到历史数据集中，定期更新和优化健康状态评估模型，提高模型的预测精度； S7、基于电池单元的健康等级动态调整储能系统的运行策略，在满足电网调度需求的同时，最大限度地延长电池单元的使用寿命，提高储能电站的整体经济性和可靠性。

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