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龍圖騰網獲悉國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司申請的專利面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法、系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355271B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510854515.6，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法、系統是由李亞飛;錢科軍;沈秋英;徐濤;周磊;黃穎;沈翌陽;錢旸;沈竹筠設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法、系統在說明書摘要公布了：面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法、系統，基于圖神經網絡與全連接層建立溫度預測模型，基于圖神經網絡與貝葉斯最后一層建立溫度概率分布預測模型；建立溫度預測誤差模型；利用溫度和溫度關聯監測量的歷史值進行模型訓練；利用預測窗口內的溫度概率分布、預測窗口內的溫度概率分布對應溫度均值的預測誤差的絕對值、縮放因子，建立溫度區間的模型；當溫度區間的置信度均值等于設定閾值時，確定縮放因子最優值；獲取梯次利用儲能系統在運行狀態下的溫度和溫度關聯監測量的監測值，利用溫度概率分布預測模型、溫度預測誤差模型以及縮放因子最優值，得到梯次利用儲能系統的安全溫度區間，為監測儲能系統運行狀態提供依據。

本發明授權面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種面向梯次利用儲能系統安全溫度區間的概率預測方法，其特征在于，包括： 獲取梯次利用儲能系統在正常運行狀態下的溫度的歷史值和溫度關聯監測量的歷史值； 基于圖神經網絡與全連接層建立溫度預測模型，基于圖神經網絡與貝葉斯最后一層建立溫度概率分布預測模型；采用淺層機器學習方法建立溫度預測誤差模型； 利用溫度的歷史值和溫度關聯監測量的歷史值，對溫度預測模型和溫度預測誤差模型進行訓練，將訓練好的溫度預測模型中圖神經網絡的參數，設置為溫度概率分布預測模型中圖神經網絡的初設參數；對初設參數設置后的溫度概率分布預測模型進行訓練，根據訓練好的溫度概率分布預測模型輸出的預測窗口內的溫度概率分布，由訓練好的溫度預測誤差模型輸出預測窗口內的溫度概率分布對應溫度均值的預測誤差的絕對值； 利用預測窗口內的溫度概率分布、預測窗口內的溫度概率分布對應溫度均值的預測誤差的絕對值、縮放因子，建立溫度區間的模型，滿足如下關系式： 式中，和分別為預測窗口內的溫度概率分布的溫度上界修正值和溫度下界修正值，為預測窗口內的溫度均值，為預測窗口內的溫度的方差，為預測窗口內的溫度概率分布的預測誤差的絕對值，為縮放因子； 溫度上界修正值和溫度下界修正值構成溫度區間，溫度區間的置信度均值滿足如下關系式： 式中，為溫度區間的置信度均值，為溫度上界修正值和溫度下界修正值的總組數，為第j個標簽值，為第j個指示函數，該指示函數在處于溫度區間中時取1，否則取0； 當溫度區間的置信度均值等于設定閾值時，確定縮放因子最優值； 獲取梯次利用儲能系統在運行狀態下的溫度和溫度關聯監測量的監測值，利用溫度概率分布預測模型、溫度預測誤差模型以及縮放因子最優值，得到梯次利用儲能系統的安全溫度區間。

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