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龙图腾网获悉中广核新能源安徽有限公司固镇分公司申请的专利一种基于储能电站的电池的故障检测方法及装置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：CN120254635B 。

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：202510482038.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于储能电站的电池的故障检测方法及装置是由赵海亮;李建勇;李琦;刘东阳;晏军;蒋成伟;温浩;姚利;刘彦文;刘森;汪程;杨浩洋;胡维设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于储能电站的电池的故障检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种储能电站的电池的故障检测方法及装置，涉及电池的故障检测技术领域，包括设定时间窗口，在时间窗口内对电池簇和其内部对应的单体电芯的电池参数进行采样，并进行预处理，构建电池输出状态系数；基于历史电池参数，训练LightGBM模型，并将电池输出状态系数输入到训练好的LightGBM模型中，得到故障概率；基于故障概率采用动态阈值自适应算法实现超阈值报警。在时间窗口内对电池簇和单体电芯进行采样，将采样点数据进行预处理，构建输出状态系数，将电池簇的输出状态系数以及单体电芯输出状态系数分别输入到LightGBM模型中，得到电池簇故障概率以及单体电芯故障概率，同时基于电池簇和单体电芯的故障概率，实现了动态阈值报警。

本发明授权一种基于储能电站的电池的故障检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种储能电站的电池的故障检测方法，其特征在于，包括： S1：设定时间窗口，在时间窗口内对电池簇和其内部对应的单体电芯的电池参数进行采样，并进行预处理，构建电池输出状态系数，所述电池输出状态系数包括电池簇的输出状态系数和单体电芯的输出状态系数； S2：基于历史电池参数，训练LightGBM模型，并将电池输出状态系数输入到训练好的LightGBM模型中，得到电池簇的故障概率和内部各个单体电芯的故障概率； S3：基于电池簇的故障概率和单体电芯的故障概率，统计单体电芯的故障数量，设定报警阈值，实现电池簇的动态报警； 根据电池簇故障概率和电池簇内部每个单体电芯故障概率，获得电池簇总体故障概率，所依据的公式为： 其中，Ptotal表示电池总体故障概率，表示电池簇内第q个单体电芯的故障概率，n表示电池簇内单体电芯的总数目；q表示单体电芯索引编号；pc表示电池簇故障概率； 统计单体电芯故障概率大于0.5的数量并标定为A，动态设定报警阈值，并将电池总体故障概率和报警阈值相比较，若则发出电池簇故障报警信号，T表示设定的阈值； 所述时间窗口为[T0-T，T0]，其中，T0表示当前时刻的时间戳，T表示时间窗口的长度； 采集电池参数时，以10k的时间间隔采集电池簇的电池参数，以k的时间间隔采集单体电芯的电池参数； 单体电芯的电池参数包括单体电压、单体电流、单体温度、单体电池内阻和单体自放电率，电池簇的电池参数包括总电压、总电流和温差，所述温差为电池簇内部单体电芯最高的单体温度与最低的单体温度的差值； 构建电池簇输出状态系数的逻辑为： 基于预处理后的电池簇的电池参数，构建电池簇的特征矩阵，具体公式为： 其中，X表示电池簇的特征矩阵，V″cj、I″cj和ΔT″cj分别表示第j个采样点经过预处理后的总电压、总电流和温差数据，j和N分别表示采集电池簇的电池参数时，采样点的编号和采样点的总数； 基于每个采样点经过预处理后的总电压、总电流和温差数据进行处理，生成每个采样点的电池簇状态指数，构成每个电池簇的输出状态系数，所依据的公式为： 其中，Xcl表示电池簇的输出状态系数，xj表示第j个采样点的电池簇状态指数； 其中，T0表示设定的温差阈值。

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