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龙图腾网获悉青岛海尔新能源科技有限公司申请的专利一种储能系统故障处理方法、装置、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121637368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610163051.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种储能系统故障处理方法、装置、设备、介质及产品是由王瀚;任嘉庚;冯容乾;刘兆玮;袁舰;周毅设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能系统故障处理方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种储能系统故障处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及光伏发电领域，该方法通过构建云‑边‑端协同的故障处理架构，解决了现有技术中故障处理效率低的问题，改变了传统静态的阈值判定逻辑，采用多源信息融合与动态预测相结合的决策模式：首先，利用边缘计算实现实时数据的初步诊断，确保了响应的即时性，然后通过云端平台融合历史趋势分析、设备健康预测与多维实时状态评价，生成了能够准确反映故障实际严重程度与发展趋势的动态故障评价，使得系统能够自适应设备老化与环境变化，并触发与故障等级精确匹配的分级响应策略，实现了从被动告警到主动、精准故障管控的跨越，提升了故障处理效率。

本发明授权一种储能系统故障处理方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种储能系统故障处理方法，其特征在于，应用于故障处理系统的云端平台层，所述故障处理系统还包括传感器层和边缘计算层，所述方法包括： 获取初步诊断结果、多维度数据和多个历史时序数据；其中，所述初步诊断结果是所述边缘计算层根据所述多维度数据进行故障诊断得到的，所述多维度数据是所述传感器层采集得到的，所述多个历史时序数据用于表示预设的储能系统在预设的第一时间段内的运行状态，所述第一时间段的截止时间早于当前时间，所述多维度数据用于表示所述储能系统当前的运行状态和所处的环境； 根据预设的预测模型和所述多个历史时序数据预测电池健康状态和剩余寿命；其中，所述储能系统包括所述电池； 基于预设的融合模型对所述初步诊断结果和所述多维度数据进行融合，得到综合故障评价结果；其中，所述综合故障评价结果用于表示所述储能系统中故障的故障类型和紧急程度； 根据所述电池健康状态、所述剩余寿命和所述综合故障评价结果，确定故障等级，并触发预设的多个处理策略中与所述故障等级对应的目标处理策略；其中，所述目标处理策略用于指示所述传感器层和所述边缘计算层执行与所述故障等级对应的响应动作并发送与所述故障等级对应的告警信号至预设的用户端； 所述触发预设的多个处理策略中与所述故障等级对应的目标处理策略之后，还包括： 根据所述电池健康状态、所述剩余寿命和所述综合故障评价结果，生成协同优化策略； 根据所述协同优化策略对所述预测模型和所述融合模型进行参数优化； 发送所述协同优化策略至所述传感器层和所述边缘计算层；其中，所述传感器层用于根据所述协同优化策略对预设的多个数据采集参数进行优化，所述边缘计算层用于根据所述协同优化策略对所述故障诊断中预设的多个故障检测参数进行优化； 获取策略执行反馈数据与系统时空信息；其中，所述策略执行反馈数据包括所述传感器层在执行所述协同优化策略后的参数优化数据、所述边缘计算层在执行所述协同优化策略后的故障诊断结果和所述储能系统的历史故障处置记录，所述系统时空信息包括所述储能系统中预设的多个设备的部署位置信息； 基于所述系统时空信息，将所述策略执行反馈数据映射至预设的时空坐标系中，得到时空关联图谱； 将所述时空关联图谱输入预设的因果分析模型进行分析，得到故障分析报告；其中，所述故障分析报告用于表示所述储能系统的故障的诱因和传播路径。

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