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龙图腾网获悉远盈智慧能源有限公司申请的专利移动储能设备故障诊断预警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：CN121412598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202512007271.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权移动储能设备故障诊断预警方法及系统是由李飞设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动储能设备故障诊断预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障数据处理技术领域，公开了移动储能设备故障诊断预警方法及系统，方法包括：获取目标储能对象的运行数据，对预处理的实时运行数据进行分析，得到多维态势场，目标储能对象为户外储能电源；对多维态势场进行计算，得到异常数据的突触权迹，并识别出抗体模态，对每种抗体模态的稳定性进行分析，得到模态置信度；本方案通过构建动态元胞网络与多维态势场，精准捕捉故障多参数耦合动态演进特征，并根据突触权迹、抗体模态及模态置信度实现深度因果的推断，通过根因贡献度锁定根本故障原因，并结合故障爆发势能生成故障预警指令，进而可以帮助非专业户外人员快速定位故障，提升诊断精准性和预警的时效性。

本发明授权移动储能设备故障诊断预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.移动储能设备故障诊断预警方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取目标储能对象的运行数据，将实时运行数据中每个参数视为一个动态元胞，并分析各动态元胞间的物理因果与时序关联，构建动态元胞网络，对动态元胞网络进行分析，生成元胞协同度；以动态元胞网络为基底，将每个动态元胞的实时数据映射为高维空间中的态势向量，分析所有态势向量形成的初始态势场，得到场混沌指数；基于场混沌指数对初始态势场进行调整，生成场模态序列；基于场模态序列进行模态叠加，生成多维态势场；目标储能对象为户外储能电源； 步骤S2，对多维态势场进行计算，将场强的连续变化进行转换，并结合元胞协同度进行分析，得到态势脉冲序列，包括：计算连续采样周期内多维态势场中各向量分量变化率的方差作为瞬时场强，获取历史瞬时场强并计算其均值和标准差，将元胞协同度、场混沌指数、历史瞬时场强标准差与历史瞬时场强均值协同计算，得到动态场强阈值，再对瞬时场强、动态场强阈值和元胞协同度进行协同分析，得到脉冲信号的幅值，将所有脉冲信号按时序排列，构成态势脉冲序列； 对态势脉冲序列进行分析，构建脉冲神经簇，并触发协同激活信号； 基于协同激活信号，在脉冲神经簇中，逆向追踪异常数据的异常传播路径，得到突触权迹； 基于突触权迹，识别出每种稳定的异常传播路径，生成抗体模态，包括：对连续采样周期内的突触权迹进行分析得到传播路径集合，将各路径中相邻动态元胞间特定延迟时间的标准差小于0.05的路径标记为稳定的异常传播路径，计算任意两条稳定的异常传播路径的序列重合度，基于序列重合度对稳定的异常传播路径进行类别划分，并在每个类别中，识别出典型路径，同时计算典型路径上所有特定延迟时间的中位数作为标准延迟，将典型路径与标准延迟的组合作为抗体模态； 对抗体模态的模态稳定性进行分析，得到模态成熟度，包括：统计历史采样周期内抗体模态对应的典型路径在全部突触权迹中出现的次数，得到激活次数；对典型路径上各段特定延迟时间与当前延迟时间进行计算，得到路径时滞偏差；将激活次数除以路径时滞偏差并归一化，得到模态成熟度；根据模态成熟度，对抗体模态进行评估，生成模态置信度； 步骤S3，根据抗体模态和模态置信度进行反向推理，分析目标储能对象中各诊断点作为当前异常状态根源的概率，得到根因贡献度； 步骤S4，根据根因贡献度超过阈值的诊断点，构建关键根因集，对关键根因集和根因贡献度进行计算，生成故障预警指令。

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