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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断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：CN119596158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411758155.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断方法及系统是由袁健;王元峰;赵腾;罗印;曾惜;王林波;王恩伟;钟文强;何镔郎;范旭阳;兰雯婷;龙思璇;张爱梅;姚健飞;顾行健;王雪阳;何达海;蒋天柱;刘雨;黎聪曾子设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断方法及系统，涉及电力线自动化与物联网技术结合智能监测技术领域，包括通过传感器收集多参数数据，对多参数数据进行预处理；从处理后的数据中提取故障诊断特征，利用皮尔逊相关系数筛选重要特征，并将数据集划分为训练集和测试集；将SVM与BP神经网络结合，形成SVM‑BP模型，通过训练优化权值和参数，对蓄电池状态进行评估。本发明实现蓄电池的智能化运维，实现蓄电池维护工作由被动转为主动，提升了配电自动化终端设备的运维水平，也极大减少了运维工作量，实现将后备电源蓄电池的状态也纳入配电自动化设备日常运行管理，做到更加及时、快速地运维管理。

本发明授权基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SVM的多参量融合开关蓄电池状态诊断方法，其特征在于：包括， 通过传感器收集多参数数据，对多参数数据进行预处理； 从处理后的数据中提取故障诊断特征，利用皮尔逊相关系数筛选重要特征，并将数据集划分为训练集和测试集； 将SVM与BP神经网络结合，形成SVM-BP模型，通过训练优化权值和参数，对蓄电池状态进行评估； 所述传感器收集多参数数据包括，收集设备在正常运行和各种故障状态下的多参量数据； 所述多参量数据包括环境温度、环境湿度、电池表面温度、工作电流、工作电压、电池内阻； 通过温度传感器检测自动化成套开关蓄电池表面的温度和自动化成套开关蓄电池运行环境温度； 利用湿度传感器监测运行环境的湿度； 利用电池传感器检测自动化成套开关蓄电池实时的电流数据； 所述预处理包括对收集到的数据进行清洗和标准化处理； 以时间维度判断数据在时间上的连续性，当采集数据在时间上是连续的时，则初步认定数据为有效数据，对当前时间范围内的数据进行平均值计算，根据数据集的值域和平均值的偏差，去掉明显偏离平均值的数据，即分析认定的无效数据、异常数据； 同时，当采集到的数据载时间维度不连续时，则认定数据为采集问题产生的随机数据，清除判定为随机数据的数值，并采用定值填充或统计值填充，并进一步进行数值的标准化和归一化处理； 所述预处理还包括，系统通过监测装置获取的信息冗余参数和互补参数； 所述冗余参数由多种传感器对蓄电池接头的任一多参数数据通过不同维度采集到的多个重复的信息，采用多种传感器采集物理量信息采集； 所述互补参数，建立蓄电池温度和蓄电池流过电流的相关性矩阵，蓄电池环境温度和蓄电池内阻的相关性矩阵，蓄电池环境湿度和蓄电池内阻的相关性矩阵，通过相关性矩阵数据计算出数据的置信系数，将置信系数作为采集参数的互补参数合并进数据集，将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的最终效果。

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