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龙图腾网获悉浙江南都能源互联网有限公司;浙江南都电源动力股份有限公司申请的专利一种储能电站故障智能定位方法和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：CN114814603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210283045.9，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权一种储能电站故障智能定位方法和系统是由谭建国;曹晓东;斯元海;蔡顺;曹攀;吴贤章设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电站故障智能定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能电站故障智能定位方法和系统，所述方法包括：获取储能电站设备的故障数据，其中所述故障数据包括开入量、模拟量和状态量数据；将所述设备的故障数据进行过滤，去除无用的故障数据；将过滤后的故障数据查询对应设备的真实状态，获取故障数据和对应设备的真实状态一致的故障数据；将故障数据和对应设备真实状态一致的故障数据进行层级定位，获取故障原因；预先建立不同层级的故障树模型，将定位到的故障原因输入到所述故障树模型中判断具体的故障设备。可以实现对储能电站上报的故障信号进行逻辑处理和关联性验证，在经过逻辑处理和关联验证后可以更准确的判断储能电站的真实的运行情况。

本发明授权一种储能电站故障智能定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电站故障智能定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取储能电站设备的故障数据，其中所述故障数据包括开入量、模拟量和状态量数据； 将所述设备的故障数据进行过滤，去除无用的故障数据； 将过滤后的故障数据查询对应设备的真实状态，获取故障数据和对应设备的真实状态一致的故障数据； 将故障数据和对应设备真实状态一致的故障数据进行层级定位； 预先建立不同层级的故障树模型，将定位到的故障原因输入到所述故障树模型中判断具体的故障设备，获取故障原因； 当根据所述树模型查找到对应的故障设备后，进一步获取故障设备的状态量和模拟量，根据所述状态量和模拟量的异常情况生成故障原因，并将所述故障原因生成列表输出； 其中所述层级定位包括：根据所述故障数据获取电池故障特征数据和非电池特征参数，其中所述电池故障特征数据包括：电池电压上下限、温度上下限、SOC上下限、电压一致性、一氧化碳气体检测、氢气气体检测；所述非电池特征参数包括：PCS三项交流电、电压偏差、三项不平衡度及变压器温度和断路器状态； 所述层级定位还包括：根据所述故障数据中的电池故障特征数据和非电池故障特征参数对当前故障进行分层判断， 若存在至少一个特征参数满足电池故障特征参数条件，则判定该故障为电池故障； 或若存在至少一个特征参数满足非电池故障特征参数条件，则将该故障判定位非电池故障； 预先建立电池故障树模型和非电池故障的树模型，其中两个树模型中分别包含具有连接关系或通讯关系的节点设备，并根据连接关系或通讯关系分别配置对应的上下级关系，对每一树模型的节点配置触发条件，当存在输入的故障数据时，通过所述树模型的触发条件判断当前层级对应的设备是否存在故障，若是则输出故障设备，否则向下一层级依次查找对应设备是否为故障设备，直到查找到最低层设备。

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