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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于informer的储能电站电量管理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：CN116596028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310522684.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于informer的储能电站电量管理方法是由高明煜;车庚键;洪明;林辉品;曾毓;吕旭东;李平设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于informer的储能电站电量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于informer的储能电站电量管理方法，包括云服务器和多个储能电站子系统。所述云服务器搭载有informer网络模型，利用储能电站子系统采集、上传的储能电站数据进行网络训练，输出在不同温度和工况下的储能电站SOC预测值。储能电站子系统根据自身运行环境条件，从云服务器中下载对应的模型权重文件。同时，云服务器不断接收储能电站子系统上传的数据，进行增量学习，以5℃为步进梯度，不断优化预测的温度范围。本方法能够改善由于子系统硬件算力不足导致训练时间过长的问题，且可以在外界条件发生改变后及时自动更新权重文件，无需人工手动更新，提高预测准确度。

本发明授权一种基于informer的储能电站电量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于informer的储能电站电量管理方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、建立储能电站管理系统，包括云服务器和多个储能电站子系统；所述储能电站子系统采集实时储能电站中电池的电压、电流和温度，按照时间顺序上传至云服务器中；云服务器以温度为标准，将与时间相关的电池电压、电流保存在不同的数据集中； 步骤2、在云服务器中搭建informer网络模型，将储能电站子系统上传的数据输入网络中进行模型训练，输出不同工况与温度下的电池SOC预测结果； 所述informer网络模型包括编码器和解码器；所述编码器接收由温度、电压、电流、SOC值拼接成的长序列Xen，通过两个叠加的多头概率稀疏自注意力模块，输出特征表示；所述解码器接收由温度、电压、电流拼接得到的序列Xtoken，依次通过多头概率稀疏自注意力模块、多头注意力机制，与编码器输出的特征表示进行交互，获得特征间的相关性，最后输入全连接层，输出电池的SOC估计值； 步骤3、将训练后的神经网络部署在储能电站子系统中，向网络输入实时采集的电池电压、电流和温度数据，得到储能电站当前的SOC估计值； 步骤4、云端服务器持续接收储能电站子系统上传的电池的电压、电流和温度数据，继续训练神经网络，得到不同温度下的模型权重参数； 步骤5、当储能电站的温度发生变化时，储能电站子系统从云端下载对应温度下的网络权重参数文件，更新子系统中的网络模型，使用新模型预测储能电站中电池的SOC。

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