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龙图腾网获悉安徽继远软件有限公司申请的专利一种基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法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：CN120406096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510827851.1，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法是由王宇;赵光;李志;乔雄;赵明;慈龙生;吴义敏设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法，涉及数据压缩控制技术领域，包括以下步骤：获取储能系统运行状态参数并对储能系统进行状态感知和分级映射得到状态等级；基于深度强化学习方法结合状态等级进行自适应调整得到压缩控制参数；根据压缩控制参数基于模糊推理法对储能系统进行压缩控制策略调整并进行反馈优化；本发明通过构建运行状态势函数并结合深度强化学习与模糊推理实现压缩策略自适应调节，解决了现有储能系统在多状态工况下压缩策略固定、调控响应滞后与控制精度不足的问题。

本发明授权一种基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于批流融合的储能明细数据采集压缩控制方法，其特征在于，包括： 获取储能系统运行状态参数并对储能系统进行状态感知和分级映射得到状态等级； 通过差分处理获取状态感知向量,提取其演化趋势生成状态演化速率向量，并基于主成分分析法构建状态势函数； 根据状态势函数进行状态感知与状态分级映射得到状态等级； 状态势函数，具体为: 式中，为状态势函数值，为荷电状态在时间点的演化速率，为健康状态估算值在时间点的演化速率，为电芯温度在时间点的演化速率，、、分别为权重系数； 构建基于状态等级的马尔可夫决策过程模型，并采用深度强化学习方法进行训练优化，生成压缩控制的策略函数，通过策略函数根据不同状态等级自适应生成压缩控制参数； 对压缩控制参数进行模糊化处理，基于模糊推理规则库对压缩策略进行动态选择与调整，生成压缩控制策略调整信号； 基于压缩控制策略调整信号执行对应的数据压缩操作，并采集压缩执行后的反馈参数进行优化； 根据反馈参数构建压缩效果评分函数，得到压缩策略性能评分值，所述反馈参数包括实际压缩率、实际重建误差以及实际压缩时延； 若连续若干周期内评分值低于预设的门限，将评分值反馈至模糊推理系统，触发模糊规则库的优化； 压缩效果评分函数，具体为： 式中，为压缩策略性能评分值，为目标压缩率，为实际压缩率，为最大可接受误差，为实际重建误差，为最大可接受压缩处理时延，为实际压缩时延，、、为权重系数。

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