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龙图腾网恭喜国网吉林省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于降噪自编码的锂电池储能系统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：CN112215253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202010886479.9，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统是由李德鑫;田春光;吕项羽;王佳蕊设计研发完成，并于2020-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统，方法包括：计算锂电池端电压分别与测量参数组和或物理参数组中各参数之间的互信息值；基于所述互信息值构建数据样本；基于数据样本构建堆栈降噪自编码网络；基于回归方法，根据所述堆栈降噪自编码网络建立锂电池端电压的回归预测模型；根据所述堆栈降噪自编码网络和所述回归预测模型计算电池储能系统中锂电池端电压预测值；根据所述电池储能系统中锂电池端电压预测值判断是否告警。本发明利用自编码器自监督学习过程构建堆栈降噪自编码网络，挖掘特性变量间的深层联系，并进行降维处理，去除噪声以及冗余的特征变量。

本发明授权一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：计算锂电池端电压分别与测量参数组和或物理参数组中各参数之间的互信息值；步骤S2：基于所述互信息值构建数据样本；步骤S3：基于数据样本构建堆栈降噪自编码网络；步骤S4：基于回归方法，根据所述堆栈降噪自编码网络建立锂电池端电压的回归预测模型；步骤S5：根据所述堆栈降噪自编码网络和所述回归预测模型计算电池储能系统中锂电池端电压预测值；步骤S6：根据所述电池储能系统中锂电池端电压预测值判断是否告警；所述基于数据样本构建堆栈降噪自编码网络，具体包括：步骤S31：基于数据样本训练第一降噪自编码器；步骤S32：将训练后的所述第一降噪自编码器的隐含层的输出作为第二降噪自编码器的输入层的输入，训练第二降噪自编码器；步骤S33：将训练后的所述第一降噪自编码器和训练后的所述第二降噪自编码器进行堆叠，形成堆栈降噪自编码网络；所述基于数据样本训练第一降噪自编码器，具体包括：步骤S311：给定第一降噪自编码器输入层的初始化权重、神经元数量以及激活函数；步骤S312：从所述数据样本中选取多个特征变量；步骤S313：基于所述第一降噪自编码器输入层的初始化权重和多个所述特征变量训练第一降噪自编码器；步骤S314：利用误差函数和BP算法反向求出第一个降噪自编码器的两个权重变化量；步骤S315：采用梯度下降法，根据所述两个权重变化量计算下一次训练所需的权重；步骤S316：判断迭代次数是否大于或等于最大迭代次数；如果迭代次数大于或等于最大迭代次数，则执行“步骤S32”；如果迭代次数小于最大迭代次数，则将下一次训练所需的权重作为第一降噪自编码器输入层的初始化权重，返回“步骤S312”。

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