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龙图腾网获悉法罗电力(浙江)有限公司申请的专利一种用于储能系统的检测分析方法与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：CN120801886B 。

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：202511316070.2，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种用于储能系统的检测分析方法与系统是由王江城;吴平;吴鑫宇设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于储能系统的检测分析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于储能系统的检测分析方法与系统，旨在提升系统状态监测精度、故障预警能力及响应智能化水平。该方法首先通过部署于电池模组、功率转换单元及冷却系统的传感器网络，实时同步采集并传输多源数据。随后，从多源数据中提取关键动态特征，综合形成储能系统的动态特征状态信息。将此状态信息输入预训练的深度学习模型，输出系统的健康状态评分及故障概率。基于评估结果与故障溯源信息，系统触发多级预警机制并执行主动响应策略，响应执行后，系统闭环重新评估健康状态，验证响应效果；若改善未达预期，则决策启动人工诊断协议。本发明实现从动态感知、智能诊断、精准响应到闭环验证的完整流程，提升储能系统运行的安全性与可靠性。

本发明授权一种用于储能系统的检测分析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种用于储能系统的检测分析方法，其特征在于，包括： S1，获取所述储能系统的传感器网络，在所述传感器网络中实时同步多源储能数据； S2，提取所述多源储能数据的动态特征数据，基于所述动态特征得到所述储能系统的动态特征状态信息； S3，将所述动态特征状态信息输入预训练的深度学习模型，得到所述储能系统的健康状态； S4，基于所述健康状态获取所述储能系统的故障溯源信息，并预警所述储能系统进行主动响应； S5，所述储能系统进行主动响应后重新评估自身的健康状态，并决策是否启动人工诊断协议； 所述S1，还包括： 将传感器网络部署在所述储能系统的电池模组、功率转换单元及冷却系统上； 实时同步所述传感器网络中采集的电流数据、电压数据、温度数据，采样频率不低于1kHz； 所述S2，还包括： 提取所述电流数据的电流波形中的高频波动特征，识别所述储能系统的充放电过程中的异常振荡模式； 计算所述电压数据在负载突变时的瞬时跌落深度，并标记跌落持续时间； 监测所述温度数据的温度场分布，生成热梯度空间图谱； 所述S3，还包括： 将所述动态特征状态信息输入预训练的深度学习模型，输出健康状态评分SOH和故障概率； 若所述故障概率超过预设阈值，触发三级预警机制； 所述S4，还包括： 根据所述高频波动特征的定位功率转换器缺陷，生成降功率运行指令； 结合电压跌落与所述热梯度空间图谱定位电池老化区域，动态调整充电曲线； 所述S5，还包括： 闭环验证优化，执行响应策略后，重新评估SOH评分，若改善未达预期则启动人工诊断协议。

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