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龙图腾网获悉江苏天合储能有限公司申请的专利一种储能电池管理系统的修正方法、装置、系统及介质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：CN115993549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202111362451.6，技术领域涉及：G01R31/387；该发明授权一种储能电池管理系统的修正方法、装置、系统及介质是由徐恺设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电池管理系统的修正方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种储能电池管理系统的修正方法、装置、系统及介质。该方法包括：通过孪生模型基于历史电池数据生成预测数据；在检测到模型修正事件时，采用机器学习算法根据预测数据训练通用电池模型，得到目标电池模型；下发目标电池模型的模型更新固件或模型更新参数给本地储能电池管理器，以指示本地储能电池管理器基于模型更新固件或模型更新参数，进行模型固件升级或模型参数更新。本发明的技术方案通过在云端服务器进行电池模型优化，将优化后的电池模型通过固件升级或参数更新的方式同步到本地端的储能电池管理器，以采用优化后的电池模型更新本地端的电池模型，从而改善目前电化学储能应用存在的痛点。

本发明授权一种储能电池管理系统的修正方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种储能电池管理系统的修正方法，其特征在于，由服务器执行，所述服务器同步部署有本地储能电池管理器中电池模型的孪生模型和多个通用电池模型；所述方法包括： 通过所述孪生模型基于历史电池数据生成预测数据，其中，所述历史电池数据是所述本地储能电池管理器上报的储能电池簇运行过程中产生的电池数据；所述孪生模型为由服务器运行且与本地储能电池管理器中的电池模型基于相同方式构建且采用相同数据初始化的虚拟实体；所述通用电池模型为基于不同原理构建的电池在理想状态下的电池模型； 根据所述预测数据确定第一运行曲线； 在检测到因本地储能电池管理器中的电池模型需要优化而触发的模型修正事件时，采用机器学习算法根据所述预测数据训练所述通用电池模型，得到目标电池模型； 下发所述目标电池模型的模型更新固件或模型更新参数给所述本地储能电池管理器，以指示所述本地储能电池管理器基于所述模型更新固件或模型更新参数，进行本地储能电池管理器中的电池模型的模型固件升级或模型参数更新； 其中，所述采用机器学习算法根据所述预测数据训练所述通用电池模型，得到目标电池模型，包括： 对于每个通用电池模型，采用机器学习算法根据所述预测数据进行训练，得到多个备选电池模型； 对于每个备选电池模型，基于第一时间段内的历史电池数据，预测所述储能电池簇在第二时间段内的备选运行数据，根据所述备选运行数据确定第三运行曲线； 根据各个所述第三运行曲线与所述第一运行曲线的偏差，确定各个所述备选电池模型的权重，根据所述权重满足预设条件的备选电池模型生成目标电池模型； 其中，所述通过所述孪生模型基于历史电池数据生成预测数据包括： 通过所述孪生模型基于第一时间段内的历史电池数据，预测所述储能电池簇在第二时间段内的运行数据，作为预测数据。

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