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龙图腾网获悉广州兆和电力技术有限公司;广州市兆能有限公司申请的专利多模式并网场景下的储能设备健康状态评估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：CN121350648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511894953.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权多模式并网场景下的储能设备健康状态评估方法及系统是由梁杰豪;古浩畅;卢卓兴;陈衍恒;林诗勋;谢辉军;胡永鑫;李金亮;李慧娟设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模式并网场景下的储能设备健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统监控技术领域，公开了一种多模式并网场景下的储能设备健康状态评估方法及系统。所述方法包括获取储能单元的历史多源异构数据和实时运行参数；根据所述历史多源异构数据，进行工况识别、自编码器训练及聚类分析，得到分场景的理想健康状态向量中心库；根据所述实时运行参数和所述理想健康状态向量中心库，进行特征映射与距离计算，得到状态偏离度；根据所述状态偏离度进行时序趋势拟合与多维特征匹配，得到最终健康等级。本方法能够实现复杂工况下储能设备健康状态的精准评估与早期衰退预警。

本发明授权多模式并网场景下的储能设备健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模式并网场景下的储能设备健康状态评估方法，其特征在于，包括： 获取历史运行数据，并对所述历史运行数据进行时间对齐与健康筛选处理，得到历史健康同步数据集； 对所述历史健康同步数据集进行工况识别与标签添加处理，得到场景化训练数据集； 根据所述场景化训练数据集，构建自编码器模型并进行迭代训练，得到特征编码模型； 根据所述特征编码模型与所述场景化训练数据集，进行特征空间构建与聚类处理，得到健康状态基准库； 获取实时运行参数，利用所述特征编码模型对所述实时运行参数进行特征映射，并结合所述健康状态基准库进行距离计算，得到状态偏离度； 根据预设时间窗口，对所述状态偏离度进行趋势拟合分析，得到趋势斜率； 根据所述状态偏离度与所述趋势斜率，进行多维特征融合与等级匹配，确定健康状态等级； 其中，所述根据所述特征编码模型与所述场景化训练数据集，进行特征空间构建与聚类处理，得到健康状态基准库，包括： 将所述场景化训练数据集输入所述特征编码模型进行降维映射处理，得到历史低维特征向量；对所述历史低维特征向量进行分组处理，得到场景化向量簇；对所述场景化向量簇进行核心簇群识别处理，得到核心簇群；对所述核心簇群进行质心计算，得到初始健康状态中心向量；建立所述初始健康状态中心向量的映射关系，得到所述健康状态基准库； 其中，所述根据预设时间窗口，对所述状态偏离度进行趋势拟合分析，得到趋势斜率，包括： 对所述状态偏离度进行序列截取处理，得到原始偏离度序列；对所述原始偏离度序列进行平滑处理，得到平滑偏离度数值序列；对所述平滑偏离度数值序列进行回归分析，得到所述趋势斜率； 其中，所述根据所述状态偏离度与所述趋势斜率，进行多维特征融合与等级匹配，确定健康状态等级，包括： 获取当前环境温度数据；对所述原始偏离度序列进行频域变换处理，得到波动主频率；对所述状态偏离度进行幅值统计处理，得到偏离度幅值；将所述波动主频率、所述偏离度幅值、所述趋势斜率及所述当前环境温度数据进行向量组合处理，得到量化状态特征向量；将所述量化状态特征向量与预设的健康等级划分规则库进行匹配处理，得到所述健康状态等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州兆和电力技术有限公司;广州市兆能有限公司，其通讯地址为：510635 广东省广州市天河区五山路371-1号主楼1604单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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