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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市榮為信科技有限公司申請的專利基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119561252B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510113013.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法及系統(tǒng)是由張榮;張杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及光伏儲能的技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法及系統(tǒng)，獲取儲能設(shè)備的運(yùn)行信號，對運(yùn)行信號進(jìn)行分析和處理，得到信號特征數(shù)據(jù)和信號異常指標(biāo)；對信號特征數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析，得到趨勢分析結(jié)果，利用趨勢分析結(jié)果對信號異常指標(biāo)進(jìn)行校驗(yàn)，得到異常校驗(yàn)結(jié)果；將異常校驗(yàn)結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的儲能管理系統(tǒng)進(jìn)行分析，得到初步診斷信息，對初步診斷信息進(jìn)行解析，得到潛在故障；根據(jù)潛在故障生成對應(yīng)的故障報(bào)警信號，并基于故障報(bào)警信號生成對應(yīng)的故障處理建議。通過結(jié)合人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析運(yùn)行信號的特征數(shù)據(jù)和異常指標(biāo)，改善在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，存在著數(shù)據(jù)分析不夠智能、故障診斷精度不足的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于管理平臺的光伏儲能設(shè)備遠(yuǎn)程AI監(jiān)測方法，其特征在于，包括：獲取儲能設(shè)備的運(yùn)行信號，對所述運(yùn)行信號進(jìn)行分析和處理，得到信號特征數(shù)據(jù)和信號異常指標(biāo)：通過傳感器陣列對儲能設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，得到運(yùn)行信號，利用信號處理算法對所述運(yùn)行信號進(jìn)行噪聲濾除和特征提取，得到時(shí)間序列數(shù)據(jù)和頻率分析數(shù)據(jù)；根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法對所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢識別，得到趨勢數(shù)據(jù)和季節(jié)性分量，通過回歸模型對所述趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測，得到預(yù)測趨勢數(shù)據(jù)；利用聚類算法對所述季節(jié)性分量進(jìn)行類型分析，得到類型特征數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的關(guān)聯(lián)規(guī)則對所述預(yù)測趨勢數(shù)據(jù)和所述類型特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到信號特征數(shù)據(jù)；基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法對所述頻率分析數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式識別，得到異常模式一和異常模式二，通過閾值判斷法對所述異常模式一進(jìn)行異常確認(rèn)，得到確認(rèn)異常數(shù)據(jù)；利用邏輯回歸模型對所述確認(rèn)異常數(shù)據(jù)和所述異常模式二進(jìn)行異常級別評估，得到信號異常指標(biāo)；對所述信號特征數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析，得到趨勢分析結(jié)果，利用所述趨勢分析結(jié)果對所述信號異常指標(biāo)進(jìn)行校驗(yàn)，得到異常校驗(yàn)結(jié)果；將所述異常校驗(yàn)結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的儲能管理系統(tǒng)進(jìn)行分析，得到初步診斷信息，對所述初步診斷信息進(jìn)行解析，得到診斷子類別一和診斷子類別二；利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對所述診斷子類別一進(jìn)行模式識別，得到診斷結(jié)果，對所述診斷結(jié)果和所述診斷子類別二進(jìn)行綜合比對，得到比對結(jié)果；通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對所述比對結(jié)果進(jìn)行分析，得到綜合分析結(jié)果，基于所述綜合分析結(jié)果評估出儲能設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，對所述運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，得到潛在故障；根據(jù)所述潛在故障生成對應(yīng)的故障報(bào)警信號，并基于所述故障報(bào)警信號生成對應(yīng)的故障處理建議。

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