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龍圖騰網獲悉安徽繼遠軟件有限公司申請的專利一種基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法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：CN120406096B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510827851.1，技術領域涉及：G05B11/42；該發明授權一種基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法是由王宇;趙光;李志;喬雄;趙明;慈龍生;吳義敏設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法，涉及數據壓縮控制技術領域，包括以下步驟：獲取儲能系統運行狀態參數并對儲能系統進行狀態感知和分級映射得到狀態等級；基于深度強化學習方法結合狀態等級進行自適應調整得到壓縮控制參數；根據壓縮控制參數基于模糊推理法對儲能系統進行壓縮控制策略調整并進行反饋優化；本發明通過構建運行狀態勢函數并結合深度強化學習與模糊推理實現壓縮策略自適應調節，解決了現有儲能系統在多狀態工況下壓縮策略固定、調控響應滯后與控制精度不足的問題。

本發明授權一種基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于批流融合的儲能明細數據采集壓縮控制方法，其特征在于，包括： 獲取儲能系統運行狀態參數并對儲能系統進行狀態感知和分級映射得到狀態等級； 通過差分處理獲取狀態感知向量,提取其演化趨勢生成狀態演化速率向量，并基于主成分分析法構建狀態勢函數； 根據狀態勢函數進行狀態感知與狀態分級映射得到狀態等級； 狀態勢函數，具體為: 式中，為狀態勢函數值，為荷電狀態在時間點的演化速率，為健康狀態估算值在時間點的演化速率，為電芯溫度在時間點的演化速率，、、分別為權重系數； 構建基于狀態等級的馬爾可夫決策過程模型，并采用深度強化學習方法進行訓練優化，生成壓縮控制的策略函數，通過策略函數根據不同狀態等級自適應生成壓縮控制參數； 對壓縮控制參數進行模糊化處理，基于模糊推理規則庫對壓縮策略進行動態選擇與調整，生成壓縮控制策略調整信號； 基于壓縮控制策略調整信號執行對應的數據壓縮操作，并采集壓縮執行后的反饋參數進行優化； 根據反饋參數構建壓縮效果評分函數，得到壓縮策略性能評分值，所述反饋參數包括實際壓縮率、實際重建誤差以及實際壓縮時延； 若連續若干周期內評分值低于預設的門限，將評分值反饋至模糊推理系統，觸發模糊規則庫的優化； 壓縮效果評分函數，具體為： 式中，為壓縮策略性能評分值，為目標壓縮率，為實際壓縮率，為最大可接受誤差，為實際重建誤差，為最大可接受壓縮處理時延，為實際壓縮時延，、、為權重系數。

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