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龙图腾网获悉国家能源集团山东石横热电有限公司申请的专利基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维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：CN119716571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411907825.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维系统及方法是由刘东;殷成龙;韩丽;李弘历;王瀚;李华设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及蓄电池运维技术领域，尤其涉及基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维系统及方法，本发明提出以下方案，构建蓄电池组三维虚拟模型，配备监测设备组采集电池单体和电池组运行信息；通过聚类分析和特征提取识别电池单体故障状态和电池组内的不平衡现象；基于识别结果检测单体电池与电池组的异常状态，在三维虚拟模型中对潜在故障发出预警信号，并生成包括充放电优化和故障单体隔离的运维方案。通过本发明能够提高蓄电池组的运行效率和安全性，延长其使用寿命，减少维护成本，具有实时性强、适应性高和智能化程度高的优势，广泛适用于火力发电厂蓄电池组的智能运维。

本发明授权基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的火力发电厂蓄电池组智能运维方法，其特征在于，所述方法包括： 构建蓄电池组三维虚拟模型； 根据所述蓄电池组三维虚拟模型配备监测设备组，其中，所述监测设备组包括电池单体监测设备和电池组监测设备； 根据所述电池单体监测设备采集电池单体运行信息，根据所述单体运行信息对电池单体故障状态进行识别； 根据所述电池组监测设备采集电池组运行信息，根据所述电池组运行信息对电池间不平衡现象进行识别； 根据两种设备的识别结果检测单体电池与电池组的异常状态，并在所述蓄电池组三维虚拟模型中对潜在故障发出预警信号； 通过运维策略生成运维方案，其中，所述运维方案包括组内充放电调整方案和故障单体隔离方案； 所述对电池单体故障状态进行识别，包括： 获取电池标准工作运行信息，对所述电池单体运行信息和所述电池标准工作运行信息进行聚类分析，输出聚类结果，其中，所述聚类结果包括运行模型、充放电行为和动态特性组； 根据所述聚类结果，计算电池单体运行信息的特征信息，其中，所述特征信息包括电化学特征、热特性特征和电能特征； 构建故障识别网络，将所述特征信息作为所述故障识别网络的输入参数，通过所述故障识别网络对所述输入参数进行训练，输出单体电池的故障状态； 所述计算电池单体运行信息的特征信息，包括： 根据所述运行模型提取电池单体在不同运行条件下的电压情况，计算电压偏差，通过充放电行为中的动态电流和电压数据，利用欧姆定律计算内阻变换速率，分析电池单体在充放电过程中的充放电曲线偏移量，评估电池的电化学效率，从而计算电化学特征，电化学特征的计算公式为： ， 其中，表示电化学特征，表示电池在运行过程中开路电压的时间变化函数，表示电池在充放电过程中的动态电流曲线，表示内阻的时间变化函数，表示充放电曲线的电压偏移量，计算方式为充电曲线和放电曲线的平均值之差，表示开路电压的平均值，表示内阻的变换速率，表示内阻的平均值，和表示充放电行为的开始时间和结束时间； 根据动态特性组提取电池单体在运行过程中表面温度的变化曲线，计算温升速率，并计算温升过程的时间常数与热扩散速率，评估电池的散热特性，从而计算热特性特征，热特性特征的计算公式为： ， 其中，表示热特性特征，表示电池表面温升的最大温差，表示温升速率，表示温度场的拉普拉斯算子，表示电池的热扩散系数，表示温度的二阶时间导数，C表示电池的比热容，表示电池密度，表示电池产生的热量，表示电池的热源相系数，表示电池的温升影响系数，表示热扩散过程中温升的时间常数，和表示电池温升过程的开始时间和结束时间； 提取电池单体在聚类结果中不同运行模型的充放电能量比值，评估能量转换效率，根据动态特性组，提取电池在短时大倍率放电下的功率输出特性，分析聚类结果中不同放电深度下的容量利用率和电压平台衰减趋势，从而计算电能特征，电能特征的计算公式为： ， 其中，E表示电能特征，和表示电池在运行模型中的开始时间和结束时间，表示电池在运行模型中的电压变化函数，表示电池充放电过程中的能量转换函数，表示放电深度的影响因子，表示电池的瞬时容量衰减量，表示电池的额定容量，和表示电池短时大倍率放电的时间区间，表示电池的瞬时峰值变换函数，表示电池内阻敏感系数，表示电池的瞬时电阻，表示短时放电过程中的平均功率，表示短时功率特性的权重因子。

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