南京中汇电气科技有限公司邢志翔获国家专利权
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龙图腾网获悉南京中汇电气科技有限公司申请的专利基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化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：CN120975975B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511493564.8，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化方法是由邢志翔;罗雷;高全伟设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化方法，本发明涉及储能电站运行管理技术领域，本发明通过采集同型号电池全生命周期数据，基于GS‑ADC算法对其进行聚类，得到三个最终簇并确定所处阶段；针对不同阶段簇，分别构建分段线性回归、自适应核函数RBF神经网络、灰色预测GM1,1模型；通过电池管理系统实时采集SOH、容量衰减加速度、内阻增长率，形成实时特征向量，计算其与各簇中心的加权马氏距离，以此进行阶段判断与模型调用，并基于不同阶段预测的剩余寿命，设置电池调整策略。本发明提升了阶段划分精准度与预测精度，实现储能电站运行效率与电池寿命的协同优化。
本发明授权基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的储能电站运行效率提升与优化方法，其特征在于，包括： 步骤1、采集同型号电池全生命周期数据，基于引力搜索-自适应密度聚类GS-ADC算法对其进行聚类，得到三个最终簇Q1、Q2、Q3，并确定最终簇所处阶段，所述阶段为初期、中期、末期； 步骤2、针对处于初期、中期、末期阶段的簇，分别构建分段线性回归、自适应核函数RBF神经网络、灰色预测GM1,1模型，用以预测电池在各阶段的剩余寿命； 步骤3、通过电池管理系统BMS实时采集SOH、容量衰减加速度、内阻增长率，形成实时特征向量，计算其与Q1、Q2、Q3聚类中心的加权马氏距离，根据距离进行阶段判断与预测模型调用，并基于不同阶段预测的剩余寿命RUL，设置电池的不同调整策略。
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南京中汇电气科技有限公司，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区新丰路10号10-A号楼101、201；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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