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龙图腾网获悉赣州康晋储能技术有限公司申请的专利基于人工智能的储能电池组故障监测诊断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：CN119881650B 。

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：202411859625.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于人工智能的储能电池组故障监测诊断系统是由杨辉;唐建军;杜长征;韩雅;邢小双;袁舟;钟耀成;李政;刘守瑞;贺永琴设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的储能电池组故障监测诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电池监测技术领域，公开了基于人工智能的储能电池组故障监测诊断系统，本发明实时采集每个工作储能电池组工作过程的工作参数，并实时采集每个工作储能电池组所处环境的环境参数，并根据每个工作储能电池组的工作参数和环境参数计算每个工作储能电池组的故障诊断系数，并根据每个工作储能电池组的故障诊断系数对每个工作储能电池组进行故障诊断，对于出现故障的工作储能电池组基于储能电池组的额定容量、充电效率和放电效率选择备用储能电池组进行替换，实现了对储能电池组的实时监测和故障诊断，提高了储能系统的可靠性和安全性。

本发明授权基于人工智能的储能电池组故障监测诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的储能电池组故障监测诊断系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、故障诊断模块和备用电池选择模块； 所述数据采集模块，用于采集储能电池组工作过程中的物理参数和储能电池组所处的环境参数，并发送给数据处理模块； 所述数据处理模块，用于接收数据采集模块传输的数据，并进行预处理，以确保数据的准确性和一致性，并发送给数据分析模块； 所述数据分析模块，用于接收数据处理模块传输的处理后的数据，并对数据进行特征分析，并将分析结果发送给故障诊断模块； 所述故障诊断模块，用于接收数据分析模块的分析结果，并根据分析结果对正在工作的储能电池组进行故障诊断，并根据诊断结果发出实时预警； 所述备用电池选择模块，用于根据故障诊断模块发出的实时预警，基于人工智能自动选择最合适的备用储能电池组，并进行切换； 所述数据采集模块的工作过程包括： 将所有工作储能电池组进行编号，标号依次为：1、2、…、n； 基于安装在储能电池组上的传感器，实时采集工作储能电池组工作过程的温度、电压、电流随时间变化数据； 基于环境监测传感器，实时采集工作储能电池组工作的环境影响参数； 所述数据分析模块的工作过程包括： 基于每个工作储能电池组工作过程的温度、电压、电流随时间变化数据获取每个工作储能电池组的第一影响指标； 基于每个储能电池组工作的环境影响参数获取每个工作储能电池组的第二影响指标； 基于每个工作储能电池组的第一影响指标和第二影响指标得到每个工作储能电池组的故障诊断系数，并根据每个工作储能电池组的故障诊断系数对每个工作储能电池组进行故障诊断； 所述获取每个工作储能电池组的第一影响指标的工作过程包括： 根据电力系统的实际工况，将工作储能电池组的在监测周期内的工作时间段划分高峰段和低谷段； 分别获取第i个工作储能电池组在高峰时间段和低谷时间段的温度、电压、电流随时间变化数据； 通过下式计算第i个工作储能电池组在高峰时间段的状态参数： 通过下式计算第i个工作储能电池组在低谷时间段的状态参数： 式中，t1-t2为高峰时间段，t2-t3为低谷时间段，Si1为第i个工作储能电池组在高峰时间段的状态参数，Si2为第i个工作储能电池组在低谷时间段的状态参数；Uit为第i个工作储能电池组在监测时间段电压随时间变化数据，Iit为第i个工作储能电池组在监测时间段电流随时间变化数据，Tit为第i个工作储能电池组在监测时间段温度随时间变化数据；k1、k2和k3分别为电压、电流、对应的权重系数，i属于n； 基于第i个工作储能电池组在高峰时间段的状态参数Si1和第i个工作储能电池组在低谷时间段的状态参数Si2构建第i个工作储能电池组的第一影响指标数学模型： 式中，α和β分别为高峰时间段和低谷时间段对应的权重系数，且α＞β＞0，Ri1为第i个工作储能电池组的第一影响指标； 所述获取每个工作储能电池组的第二影响指标的工作过程包括： 获取第i个工作储能电池组所处工作环境的环境参数，并基于环境参数构建第i个工作储能电池组的第二影响指标数学模型： 式中，m为环境参数总项数，j属于[1，m]，Ej为第j项环境参数物理量，Ej0为系统设定的第j项环境参数标准值，ΔEkth为第j项环境参数差值参考值，εj为第j项环境参数对应的权重系数，Ri2为第i个工作储能电池组的第二影响指标。

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