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龙图腾网恭喜西安中创新能网络科技有限责任公司申请的专利一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法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：CN119602441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510144024.2，技术领域涉及：H02J7/00；该发明授权一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法是由吴林河;王会武;李萍;赵金亮设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法在说明书摘要公布了：本申请的一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法，涉及新能源电力技术领域，通过收集电池的储能数据，训练电池健康状态评估模型，以电池的储能数据作为输入数据，输出SOH值；收集电池在充放电循环过程中的SOH值、充放电倍率、温度和放电深度，训练电池寿命预测模型，预测电池的剩余循环寿命；定义优化目标和约束条件，求解最优的均衡充放电策略；实时预测电池的SOH值，计算SOH差异，当SOH差异大于预设的差异阈值时，触发下一轮均衡充放电策略的优化；将SOH值小于退役阈值的电池列为退役电池，对每个退役电池进行静置和充放电实验测试，计算每个退役电池的可用容量百分比，为其匹配梯次利用场景。

本发明授权一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电池健康状态的新能源电站智能充放电控制方法，其特征在于，包括：收集不同类型、不同使用阶段的电池的储能数据，所述储能数据包括容量、内阻、自放电率和循环次数，训练电池健康状态评估模型，以电池的储能数据作为输入数据，输出SOH值；收集电池在充放电循环过程中的SOH值、充放电倍率、温度和放电深度，构建电池训练样本用于训练电池寿命预测模型，基于训练好的电池寿命预测模型预测电池的剩余循环寿命；定义优化目标和约束条件，所述优化目标包括最小化电池组容量衰减速率、最小化电池组的SOH差异、最小化电池组剩余循环寿命标准差和最大化电池组能量利用率，建立优化模型，求解得到最优的均衡充放电策略；执行均衡充放电策略并实时预测每个电池的SOH值，计算当前电池组的SOH差异，当SOH差异大于预设的差异阈值时，触发下一轮均衡充放电策略的优化；将SOH值小于退役阈值的电池列为退役电池，对每个退役电池进行静置和充放电实验测试，计算每个退役电池的可用容量百分比，为其匹配梯次利用场景。

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