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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置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：CN118940227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411426334.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置是由韩宏仲设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置，包括获取多个待检测储能系统属性数据，并基于改进的人工少数类过采样法，对各待检测储能系统属性数据进行数据扩充，确定多个待检测目标插值样本；将各待检测目标插值样本输入至预置目标特征提取模型进行特征提取，输出多个待检测特征提取数据；采用预置目标特征降维模型对各待检测特征提取数据进行特征降维，生成多个待训练特征降维数据；基于预置分布鲁棒优化策略，采用各待训练特征降维数据对初始储能系统性能评估分类器模型进行训练，确定目标储能系统性能评估分类器模型；解决了现有的储能系统性能评估技术导致模型的分类精度较差的技术问题。

本发明授权一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种储能系统性能评估分类器模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个待检测储能系统属性数据，并基于改进的人工少数类过采样法，对各所述待检测储能系统属性数据进行数据扩充，确定多个待检测目标插值样本；所述待检测储能系统属性数据为储能设施的监控数据；将各所述待检测目标插值样本输入至预置目标特征提取模型进行特征提取，输出多个待检测特征提取数据；采用预置目标特征降维模型对各所述待检测特征提取数据进行特征降维，生成多个待训练特征降维数据；基于预置分布鲁棒优化策略，采用各所述待训练特征降维数据对初始储能系统性能评估分类器模型进行训练，确定目标储能系统性能评估分类器模型；所述基于改进的人工少数类过采样法，对各所述待检测储能系统属性数据进行数据扩充，确定多个待检测目标插值样本的步骤，包括：根据各所述待检测储能系统属性数据分别进行特征计算，输出各所述待检测储能系统属性数据对应的特征参数；采用各所述特征参数分别对对应的待检测储能系统属性数据进行量子映射，生成各所述待检测储能系统属性数据对应的初始量子态数据；对各所述初始量子态数据分别执行量子投影操作，生成各所述待检测储能系统属性数据对应的目标量子态数据；对各所述目标量子态数据进行量子态测量，输出各所述待检测储能系统属性数据对应的概率密度分布值，并分别比较各所述概率密度分布值与预置概率阈值；将任一大于所述预置概率阈值的概率密度分布值对应的待检测储能系统属性数据作为目标检测储能系统属性数据；分别对处于各所述目标检测储能系统属性数据的邻域内的邻域属性数据进行自适应多重插值，生成多个当前时刻的待检测初始插值样本；判断当前时刻的待检测初始插值样本和历史时刻的待检测初始插值样本的样本数量之和是否达到预置样本数量阈值；若达到，则将当前时刻的待检测初始插值样本、历史时刻的待检测初始插值样本分别作为对应的待检测目标插值样本。

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