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龍圖騰網獲悉中能建(北京)能源研究院有限公司申請的專利一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法及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：CN120320501B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510781696.4，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法及系統是由孟麗君設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法，其采用邊緣計算技術對狀態監測數據進行預處理，數據預處理后才上傳至運維管理中心，降低了運維管理中心的計算資源占用，有利于縮短預警響應時間，而且在對狀態監測數據進行預處理時，通過矩陣剖面動態時間規整算法進行初步異常檢測，標記可疑數據段，能夠進一步降低運維管理中心的計算資源占用，進一步縮短預警響應時間。

本發明授權一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種融合AI與物聯網的儲能電站運維管理方法，其特征在于，包括步驟： S1、使用物聯網技術將儲能電站內的各類設備連接成網，實時采集關鍵設備的狀態監測數據，并采用邊緣計算技術對狀態監測數據進行預處理，其中在對狀態監測數據進行預處理時，通過矩陣剖面動態時間規整算法進行初步異常檢測，標記可疑數據段； S2、將預處理后的狀態監測數據上傳至運維管理中心； S3、運維管理中心基于人工智能算法，使用預處理后的狀態監測數據訓練智能預警模型； S4、通過智能預警模型監測儲能電站的關鍵設備的狀態，其中智能預警模型包括時間序列預測模型和時間序列異常檢測模型，時間序列預測模型根據輸入的狀態監測數據得到預測數據，時間序列異常檢測模型根據輸入的預測數據得到儲能電站狀態預警結果，其中時間序列預測模型包括離散余弦變換層、時間卷積網絡層和狀態空間模型層，離散余弦變換層用于提取頻域特征，狀態空間模型層根據時域-頻域矩陣加和融合特征進行動態建模； S5、當儲能電站狀態預警結果為異常時，觸發運維處置程序； 其中，在對狀態監測數據進行預處理時，包括步驟： 通過計算時序數據的子序列的最小動態時間規整距離標記可疑數據段； 其中，子序列的最小動態時間規整距離的計算公式為：，其中， MP[i]是第i個子序列Ti的最小動態時間規整距離，j是非鄰近子序列的遍歷索引，是鄰近排除半徑，Ti是第i個長度為的子序列，Tj是第j個子序列，j不等于i，DTW是動態對齊距離度量函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中能建(北京)能源研究院有限公司，其通訊地址為：100010 北京市東城區安定門外大街138號10層A座1005；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。