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龙图腾网获悉福建闽高电力能源集团有限公司申请的专利基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统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：CN121055489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511553119.6，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统是由郑召兴;谢金秀设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电站智能运维及人工智能应用技术领域，具体为基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统。包括：数据采集与预处理模块，用于实时采集储能电站的运行数据与外部环境数据并计算每个储能单元的荷电状态；储能单元健康状态预测模块，用于生成每一储能单元的健康状态预测值；最优运维决策模块，用于以全生命周期效益最大化为目标，生成最优功率指令；运维指令执行与反馈模块，用于执行由最优运维决策模块生成的最优功率指令并将执行后的运行数据反馈至数据采集与预处理模块，以形成闭环修正。本系统精确地捕捉电池从微观机理到宏观特征的退化过程，为后续的运维决策提供高精度的健康状态评估基础，显著增强了整个系统的预见性和科学性。

本发明授权基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统在权利要求书中公布了：1.基于分布式光伏发电的储能电站运维管理系统，其特征在于，包括： 数据采集与预处理模块，用于实时采集储能电站的运行数据与外部环境数据，并基于所述运行数据计算每个储能单元的荷电状态； 储能单元健康状态预测模块，用于依据由所述数据采集与预处理模块提供的实时电流与温度数据，并结合内嵌电化学机理的物理信息神经网络模型，生成每一储能单元的健康状态预测值； 最优运维决策模块，用于结合由所述健康状态预测模块生成的健康状态预测值，由所述数据采集与预处理模块提供的所述荷电状态及所述外部环境数据，以全生命周期效益最大化为目标，生成最优功率指令； 运维指令执行与反馈模块，用于执行由所述最优运维决策模块生成的所述最优功率指令，并将执行后的所述运行数据反馈至所述数据采集与预处理模块，以形成闭环修正； 所述最优运维决策模块采用强化学习框架，并用于： 构建包含即时电力交易收益与电池健康损耗成本的奖励函数； 通过最大化累计奖励，学习生成所述最优功率指令的决策策略； 所述健康状态预测模块具体用于： 构建包含数据驱动损失项与物理规律约束损失项的混合损失函数； 通过最小化所述混合损失函数来训练所述物理信息神经网络模型； 所述物理规律约束损失项，是基于表征电池循环老化与日历老化的微分控制方程的残差构建的，用以强制所述物理信息神经网络模型的输出遵循预设的物理规律； 微分控制方程的方程如下： ； 其中，：SOH衰退物理模型的残差函数，量纲为；该函数的值理论上应为0，其各项是通过结合神经网络输出与物理参数计算得到； ：时间变量，表示系统运行的当前时刻，单位为 ：储能单元的编号索引； ：第个储能单元在时刻的健康状态，无量纲，表示该储能单元相较于其全新状态下的容量或功率性能保持度； ：分别为第个储能单元在时刻的实时电流与绝对温度，量纲分别为A和K，由所述数据采集与预处理模块提供； ：第i单元的循环老化系数，，反映充放电倍率敏感度； ：第i单元的日历老化系数，，反映静置自然衰退速率； ,：循环老化和日历老化的活化能，，描述化学反应速率随温度变化的敏感度的物理常数，通过实验标定方法测定； ：理想气体常数，，物理学常数； 所述电池健康损耗成本，是通过调用所述健康状态预测模块，计算在执行功率指令后导致的健康状态预测值的损耗量，并结合预设的单元重置成本进行货币化计算确定的。

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