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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估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：CN119535233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411877499.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估方法是由刘洲;陈锴锋;陈瀚翔;付理祥;夏阳;熊海强;彭彪;万训强;吴诗优;李秋德;邱日强设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估方法，所述方法包括以下步骤：获取历史数据中的蓄电池的电流、温度、湿度和振动频率；形式化故障预测任务并构建故障检测模型，导入预处理数据至特征提取模块中，获取局部特征；导入局部特征至时序特征提取模块中，获取时序特征；导入时序特征至全局特征提取模块；获取全局特征；导入局部特征、时序特征和全局特征至特征融合模块，获取多模态特征；导入多模态特征至预测模块，获取预测的故障类型。本发明利用变电站蓄电池组的多个检测指标，依次提取局部特征、时序特征和全局特征，并将特征进行多模态数据融合，有助于提升模型对数据异常的捕捉能力，提高变电站蓄电池组异常状态识别准确性。

本发明授权一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征的变电站蓄电池组异常状态评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：通过蓄电池管理系统获取蓄电池组的电压、电流、温度、湿度和振动频率的历史运行数据，根据实际异常状态类型及其严重程度对数据进行截取和量化标注； 步骤S2：利用异常滤除、格式修正、数据拼接和数据标准化对数据进行预处理，获取数组格式的预处理数据，通过下采样、翻转、扭转对存在异常状态的数据进行增强，构建训练样本数据集； 步骤S3：形式化异常状态评估任务并构建基于深度学习网络结构的智能评估模型，该网络结构包括局部特征提取模块、时序特征提取模块、全局特征提取模块、特征融合模块和识别输出模块；将预处理数据依次导入特征提取模块、时序特征提取模块和全局特征提取模块中，分别获取局部特征、时序特征、全局特征，并将获取的局部特征、时序特征、全局特征进行多尺度融合，获取多模态特征，通过识别输出模块对多模态特征进行智能识别，得到各异常状态类型评估指标； 步骤S4：采用分位数损失构建模型损失函数，分批次随机选取30组训练样本集数据导入智能评估模型，通过Adam优化算法以最小化损失函数为目标训练S3中所述智能评估模型，得到参数优化后的智能评估模型； 步骤S5：获取现场蓄电池组电压、电流、温度、湿度和振动频率数据，经S2所述预处理后，导入优化后的智能评估模型，输出蓄电池组状态类型预测结果。

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国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，其通讯地址为：330006 江西省南昌市东湖区叠山路383号；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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