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龙图腾网获悉华电电力科学研究院有限公司申请的专利一种集装箱储能系统健康状态预测方法、装置及程序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：CN121543462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610071478.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种集装箱储能系统健康状态预测方法、装置及程序产品是由李雨轩;张海珍;谢玉荣;邓睿锋;牟敏;杨皓杰;刘丽丽;王袁琛;焦君昊;丁可设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集装箱储能系统健康状态预测方法、装置及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统技术领域，公开了一种集装箱储能系统健康状态预测方法、装置及程序产品，包括：对集装箱储能系统进行物理拓扑建模，得到多维权重邻接矩阵；基于多维权重邻接矩阵和集装箱储能系统的历史温度数据集，利用改进的非支配排序遗传算法进行多目标优化，并确定集装箱储能系统的主电芯组和从电芯组；根据主电芯组和从电芯组，获取集装箱储能系统的原始信号；基于原始信号，经过抗混叠滤波方法和信号预处理方法处理，建立目标主电芯特征矩阵；基于目标主电芯特征矩阵和多维权重邻接矩阵，经过时空图神经网络预测，得到集装箱储能系统的从电芯健康状态预测结果，提高了预测误差稳定性和准确性，降低了成本。

本发明授权一种集装箱储能系统健康状态预测方法、装置及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种集装箱储能系统健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对集装箱储能系统进行物理拓扑建模，得到多维权重邻接矩阵，所述多维权重邻接矩阵用于通过热传导、电气阻抗、电流分配三类权重项，编码所述集装箱储能系统中电芯集群的空间与电气耦合关系； 基于所述多维权重邻接矩阵和所述集装箱储能系统的历史温度数据集，利用改进的非支配排序遗传算法进行多目标优化，并确定所述集装箱储能系统的主电芯组和从电芯组； 根据所述主电芯组和所述从电芯组，获取所述集装箱储能系统的原始信号； 基于所述原始信号，经过抗混叠滤波方法和信号预处理方法处理，建立目标主电芯特征矩阵； 基于所述目标主电芯特征矩阵和所述多维权重邻接矩阵，经过时空图神经网络预测，得到集装箱储能系统的从电芯健康状态预测结果，所述时空图神经网络中融合了电化学机理约束； 其中，基于所述目标主电芯特征矩阵和所述多维权重邻接矩阵，经过时空图神经网络预测，得到集装箱储能系统的从电芯健康状态预测结果，包括： 将所述目标主电芯特征矩阵输入所述时空图神经网络的物理特征嵌入层处理，得到物理嵌入特征矩阵，所述物理特征嵌入层表示时空图神经网络的输入层，用于将主电芯的低维物理特征转换为神经网络可处理的高维特征向量，同时嵌入电化学机理信息； 将所述物理嵌入特征矩阵和预设散热系统参数集，输入所述时空图神经网络的热约束3D卷积层处理，得到融合主电芯热分布关联的空间特征矩阵，所述热约束3D卷积层表示时空图神经网络的空间特征提取层，通过基于集装箱储能系统的三维散热路径设计卷积核和权重调制强制模型学习符合热力学规律的空间热传导关联，精准捕捉电芯间温度梯度传递效应，强化热分布相关特征的表征能力； 将所述空间特征矩和所述多维权重邻接矩阵，输入所述时空图神经网络的电流平衡图注意力层处理，得到融合空间热特征与电气平衡约束的电气特征矩阵，所述电流平衡图注意力层表示时空图神经网络的电气特征融合层，通过引入图注意力机制与电流偏差惩罚约束，并动态调整注意力权重，捕捉并联支路电流分配不均对电芯老化的影响，抑制电气不平衡区域的干扰，提升电气拓扑关联特征的学习精度； 将所述物理嵌入特征矩阵、所述空间特征矩阵和所述电气特征矩阵，输入所述时空图神经网络的特征融合层处理，得到融合特征矩阵，所述特征融合层用于将物理嵌入特征、空间热特征、电气拓扑特征按维度拼接，并通过非线性变换提取跨维度关键关联信息； 将所述融合特征矩输入所述时空图神经网络的输出层，并利用状态迁移算子处理，得到所述集装箱储能系统的所述从电芯健康状态预测结果，所述输出层用于通过状态迁移算子建立主电芯融合特征与从电芯SOH的映射关系，并结合Sigmoid激活函数输出归一化的SOH预测值。

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