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龙图腾网获悉深圳三晖能源科技有限公司申请的专利一种储能电池动态管控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：CN120145278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510612735.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种储能电池动态管控方法及系统是由邓栋;曹锋;胡坤设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电池动态管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电池健康状态监测与动态管控技术领域，公开了一种储能电池动态管控方法及系统，其中，一种储能电池动态管控方法包括：通过多模态传感器网络采集储能电池状态数据和环境干扰数据，得到多模态特征集合；利用多层时序卷积网络处理预处理后的多模态特征集合，提取电池健康状态的时序特征，同时实现异常噪声检测与抑制；建立环境干扰与预测可靠性之间的映射关系，将预测结果表示为置信区间并计算可靠性指数；动态调整预测模型参数和结构，生成健康状态预测结果及其可靠性评估；生成具有安全裕度的储能电池动态管控策略；通过多模态信号采集与预处理技术，有效捕捉电池状态和环境干扰信息，为健康状态预测提供高质量数据基础。

本发明授权一种储能电池动态管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电池动态管控方法，其特征在于，包括： 通过多模态传感器网络采集储能电池状态数据和环境干扰数据，并对采集的信号进行降噪处理，得到多模态特征集合，所述降噪处理采用多尺度小波分解技术，包括： 对每个传感器采集的时间序列数据应用多尺度小波分解； 对分解得到的小波系数应用自适应阈值函数进行噪声抑制； 通过反小波变换重构降噪后的信号； 将信号分解为高频、中频和低频三个频域特征集，分别对应不同物理意义； 利用多层时序卷积网络处理预处理后的多模态特征集合，提取电池健康状态的时序特征，同时实现异常噪声检测与抑制，所述异常噪声检测采用马哈拉诺比斯距离方法，包括： 计算特征的均值向量和协方差矩阵； 计算每个样本点的马哈拉诺比斯距离； 设定自适应阈值，当马哈拉诺比斯距离大于阈值时，标记为异常点； 对检测到的异常点，采用插值或预测替换方法进行噪声抑制； 基于环境干扰数据和电池健康状态的时序特征，建立环境干扰与预测可靠性之间的映射关系，应用证据理论构建不确定性量化框架，将预测结果表示为置信区间并计算可靠性指数，所述不确定性量化框架基于证据理论构建，包括： 定义判定框架，包含可能的状态或类别； 对每个证据源计算其基本概率分配； 基于基本概率分配计算信念函数； 计算似然函数； 将预测结果表示为区间，计算不确定度为预测区间的宽度； 根据干扰状况和预测可靠性，动态调整预测模型参数和结构，生成健康状态预测结果及其可靠性评估，所述动态调整预测模型参数和结构的步骤包括： 计算模型参数相对于干扰特征的敏感度矩阵； 基于敏感度矩阵和当前干扰状况，计算参数调整量； 根据可靠性等级选择不同复杂度的模型结构； 采用残差连接和递归连接结构增强模型长期依赖性捕捉能力和梯度流动效率； 基于健康状态预测结果和可靠性评估，生成具有安全裕度的储能电池动态管控策略，所述动态管控策略生成的步骤包括： 根据预测结果的可靠性指数，自适应计算安全裕度； 基于健康状态预测结果和安全裕度，优化电池充放电控制策略； 根据健康状态预测和可靠性评估，优化负载分配和热管理策略； 实施预防性维护和异常状态自适应修正措施； 安全裕度与可靠性的映射关系： ； 其中为安全裕度，为基础安全裕度参数，为可靠性指数，和分别表示放大系数和非线性调节参数，控制可靠性对安全裕度的影响程度，，，表示的次幂。

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