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龙图腾网获悉杭州索乐光电有限公司申请的专利一种储能柜远程运维及故障诊断系统及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：CN121117578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511660145.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种储能柜远程运维及故障诊断系统及方法是由金妮;俞勇设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能柜远程运维及故障诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于储能系统智能运维与故障诊断技术领域，具体涉及一种储能柜远程运维及故障诊断系统及方法。通过采集获得多源时序特征，设计了适用于储能柜边缘处理单元的轻量化异常识别模型；该模型结合阈值判别与轻量化深度学习网络，通过小规模一维卷积与循环神经网络的结构，对多源特征进行快速分类与异常概率预测；阈值部分负责识别显性异常如温度、电流超过设定阈值，轻量化模型则负责识别隐性异常如风机堵塞初期电流纹波、接触器回跳次数异常、凝露趋势值临近临界点；同时引入置信度门控机制将模型输出与阈值判别结果进行融合，保证告警信息既不过度敏感导致误报。

本发明授权一种储能柜远程运维及故障诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种储能柜远程运维及故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：数据采集模块，使用传感器组采集多源运行数据； 数据处理模块，用于对多源信号进行特征化处理并构建数据集； 故障诊断模块，在储能柜边缘处理单元中构建轻量化异常识别模型，用于多源特征分析与故障诊断； 轻量化异常识别模型由阈值判别单元与CNN-GRU轻量化深度学习网络构成，并通过物理约束增强模型识别可靠性； 阈值判别单元用于快速识别显性异常，输出阈值判定结果； 轻量化深度学习网络用于识别隐性异常信号，输出异常概率； 将模型输出与阈值判别结果融合，通过置信度门控机制计算最终异常概率： ， 其中，为融合系数，可动态调整为0.6-0.8； 所述阈值判别单元包括第一阈值判断、第二阈值判断和第三阈值判断；第一阈值判断为温度异常识别，设定温度阈值表示为，用于检测母排是否过热；第二阈值判断为电流异常识别，电流阈值设为，用于检测风机是否堵塞或负载是否异常；第三阈值判断为湿度异常识别，湿度阈值表示为，用于预测柜体凝露风险； 轻量化深度学习网络用于识别隐性异常信号，包括风机堵塞初期纹波、接触器回跳次数异常及凝露趋势接近阈值的情况；轻量化深度学习网络包括一维卷积层、GRU层和输出层；网络输入为滑动窗口提取的高维时序向量，包括均值、方差、趋势斜率、偏态系数；输出异常概率； 结果显示模块，边缘处理单元将异常判定结果、告警摘要和模型漂移指标上传云端平台进行可视化显示。

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