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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510144024.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于電池健康狀態(tài)的新能源電站智能充放電控制方法是由吳林河;王會(huì)武;李萍;趙金亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)一種基于電池健康狀態(tài)的新能源電站智能充放電控制方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于電池健康狀態(tài)的新能源電站智能充放電控制方法，其特征在于，包括：收集不同類(lèi)型、不同使用階段的電池的儲(chǔ)能數(shù)據(jù)，所述儲(chǔ)能數(shù)據(jù)包括容量、內(nèi)阻、自放電率和循環(huán)次數(shù)，訓(xùn)練電池健康狀態(tài)評(píng)估模型，以電池的儲(chǔ)能數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，輸出SOH值；收集電池在充放電循環(huán)過(guò)程中的SOH值、充放電倍率、溫度和放電深度，構(gòu)建電池訓(xùn)練樣本用于訓(xùn)練電池壽命預(yù)測(cè)模型，基于訓(xùn)練好的電池壽命預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)電池的剩余循環(huán)壽命；定義優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，所述優(yōu)化目標(biāo)包括最小化電池組容量衰減速率、最小化電池組的SOH差異、最小化電池組剩余循環(huán)壽命標(biāo)準(zhǔn)差和最大化電池組能量利用率，建立優(yōu)化模型，求解得到最優(yōu)的均衡充放電策略；執(zhí)行均衡充放電策略并實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)每個(gè)電池的SOH值，計(jì)算當(dāng)前電池組的SOH差異，當(dāng)SOH差異大于預(yù)設(shè)的差異閾值時(shí)，觸發(fā)下一輪均衡充放電策略的優(yōu)化；將SOH值小于退役閾值的電池列為退役電池，對(duì)每個(gè)退役電池進(jìn)行靜置和充放電實(shí)驗(yàn)測(cè)試，計(jì)算每個(gè)退役電池的可用容量百分比，為其匹配梯次利用場(chǎng)景。

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