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龙图腾网获悉江苏威腾能源科技有限公司申请的专利基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法、系统、设备及存储介质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：CN119717639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411894447.8，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法、系统、设备及存储介质是由王玉丹;孙丽;周金博;王秀妹;刘超设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法、系统、设备及存储介质，涉及智能电池管理与储能系统控制技术领域，包括采集温度数据进行预测和存储；基于分布式液冷柜温度监测进行控制决策；通过自迭代深度学习算法更新与训练模型；基于模型预测控制并进行预警。本发明提供的基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法由数学模型进行实时精准控制，时效性高。云平台能够针对不同分布式的储能柜迭代出相应的数学模型，还能将不同地方出现的高危故障预测数据融入其他地方的深度学习模型，降低由于人工经验的问题导致的阈值设置过高或过低导致的频繁报警或者漏报问题，本发明在时效性、漏报率以及成本方面都取得更加良好的效果。

本发明授权基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自迭代深度学习算法液冷储能柜智能监控方法，其特征在于，包括： 采集温度数据进行预测和存储； 采集温度数据进行预测和存储包括由BMS系统按时间采样采集各个电池的实时电压、实时电流及实时温度数据给到本地轻量级数据库，并根据基于深度学习算法的BMS温度模型及实时电压、电流数据预测下一刻各个电池的温度数据并存储在数据库中，然后将当前的温度数据与数据库中存储的上一刻所做的温度预测数据做差值表示为： ， 其中，表示当前的温度数据差值； 将差值存储等待主控制器访问； 基于分布式液冷柜温度监测进行控制决策； 基于分布式液冷柜温度监测进行控制决策包括由分布式液冷储能柜通过采集器采集当前液冷柜的实时温度数据并传递给主控制器； 主控制器查询本地数据库中各个电池组的温度预测与实时数据差值是否在差值区间； 差值区间为温度预测与实时数据差值在-5%～5%的区间，而电池组正常工作的环境温度为5~45℃； 若不在差值区间，将发送更新消息给云平台； 若数据差值仍在差值区间内，由主控制器基于深度学习算法预测整个液冷储能柜的下一刻温度数据； 基于分布式液冷柜温度监测进行控制决策包括根据当前预测得到的温度数据综合考虑是否需要加大或者减小液冷机的功率，功率取决于温度数据； 若在差值区间5~45℃，则不调整当前液冷机功率； 当预测温度数据时，采用简化热传导模型进行自适应调整表示为： ， 其中，为正比例系数，系数取决于冷却液的性质、流速、电池的热容以及热交换效率因素，表示当前液冷机功率； 通过自迭代深度学习算法更新与训练模型； 基于模型预测控制并进行预警。

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