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龙图腾网恭喜深圳市荣为信科技有限公司申请的专利基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法及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：CN119561252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510113013.8，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法及系统是由张荣;张杰设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏储能的技术领域，提供了基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法及系统，获取储能设备的运行信号，对运行信号进行分析和处理，得到信号特征数据和信号异常指标；对信号特征数据进行趋势分析，得到趋势分析结果，利用趋势分析结果对信号异常指标进行校验，得到异常校验结果；将异常校验结果输入预设的储能管理系统进行分析，得到初步诊断信息，对初步诊断信息进行解析，得到潜在故障；根据潜在故障生成对应的故障报警信号，并基于故障报警信号生成对应的故障处理建议。通过结合人工智能和数据挖掘技术分析运行信号的特征数据和异常指标，改善在实际应用时，存在着数据分析不够智能、故障诊断精度不足的问题。

本发明授权基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于管理平台的光伏储能设备远程AI监测方法，其特征在于，包括：获取储能设备的运行信号，对所述运行信号进行分析和处理，得到信号特征数据和信号异常指标：通过传感器阵列对储能设备进行实时监控，得到运行信号，利用信号处理算法对所述运行信号进行噪声滤除和特征提取，得到时间序列数据和频率分析数据；根据统计分析方法对所述时间序列数据进行趋势识别，得到趋势数据和季节性分量，通过回归模型对所述趋势数据进行趋势预测，得到预测趋势数据；利用聚类算法对所述季节性分量进行类型分析，得到类型特征数据，根据预设的关联规则对所述预测趋势数据和所述类型特征数据进行相关性分析，得到信号特征数据；基于机器学习方法对所述频率分析数据进行异常模式识别，得到异常模式一和异常模式二，通过阈值判断法对所述异常模式一进行异常确认，得到确认异常数据；利用逻辑回归模型对所述确认异常数据和所述异常模式二进行异常级别评估，得到信号异常指标；对所述信号特征数据进行趋势分析，得到趋势分析结果，利用所述趋势分析结果对所述信号异常指标进行校验，得到异常校验结果；将所述异常校验结果输入预设的储能管理系统进行分析，得到初步诊断信息，对所述初步诊断信息进行解析，得到诊断子类别一和诊断子类别二；利用机器学习模型对所述诊断子类别一进行模式识别，得到诊断结果，对所述诊断结果和所述诊断子类别二进行综合比对，得到比对结果；通过数据挖掘技术对所述比对结果进行分析，得到综合分析结果，基于所述综合分析结果评估出储能设备的运行状态，对所述运行状态进行风险评估，得到潜在故障；根据所述潜在故障生成对应的故障报警信号，并基于所述故障报警信号生成对应的故障处理建议。

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