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龙图腾网恭喜深圳市安科讯电子制造有限公司申请的专利一种新型智能储能站储能数据分布式存储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：CN119493830B 。

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：202510078543.3，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种新型智能储能站储能数据分布式存储方法及系统是由邹永存设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型智能储能站储能数据分布式存储方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能数据处理技术领域，具体涉及一种新型智能储能站储能数据分布式存储方法及系统，方法包括：确定新型智能储能站内每个电池每分钟的储能数据；确定对每个电池每分钟的储能数据执行每一个存储动作时的契合度奖励值；基于预先确定的每个电池与每一存储节点之间的空间距离，对契合度奖励值进行加权处理，得到将每个电池每分钟的储能数据存至每一存储节点的最终奖励值；基于最终奖励值，通过强化学习算法确定最优分布式存储策略；按照最优分布式存储策略对每个电池每分钟的储能数据进行存储。本发明提供的方案，可以有效地将同一电池的相关储能数据聚集到较近的存储节点中，使得后续数据访问和检索效率均得到显著提升。

本发明授权一种新型智能储能站储能数据分布式存储方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种新型智能储能站储能数据分布式存储方法，其特征在于，所述方法包括：确定新型智能储能站内每个电池每分钟的储能数据；确定对所述每个电池每分钟的储能数据执行每一个存储动作时的契合度奖励值；基于预先确定的每个电池与每一存储节点之间的空间距离，对所述契合度奖励值进行加权处理，得到将所述每个电池每分钟的储能数据存至每一存储节点的最终奖励值；基于所述最终奖励值，通过强化学习算法确定最优分布式存储策略；按照所述最优分布式存储策略对所述每个电池每分钟的储能数据进行存储；确定对所述每个电池每分钟的储能数据执行每一个存储动作时的契合度奖励值，包括：将每个电池每分钟的储能数据与预设定值作差，得到电量差值；将所述电量差值输入预设的最大最小值归一化函数，计算得到每个电池每分钟的数据关注度；针对每个电池，获取每个存储节点内所述电池的历史数据；基于所述数据关注度和所述历史数据，计算得到对所述每个电池每分钟的储能数据执行每一个存储动作时的契合度奖励值；所述确定新型智能储能站内每个电池每分钟的储能数据，包括：构建循环次数-电池额定容量模型；基于所述循环次数-电池额定容量模型，确定新型智能储能站内每个电池在每个循环轮次下的理论额定容量；基于所述每个电池在每个循环轮次下的理论额定容量，确定每个电池每分钟的储能数据；所述构建循环次数-电池额定容量模型，包括：构建包含未知参数的初始模型；确定每次充电循环的真实可用度；基于所述初始模型和所述每次充电循环的真实可用度，建立数据误差平方和函数；基于所述数据误差平方和函数，确定所述初始模型中未知参数的最优解；基于所述初始模型和所述未知参数的最优解，构建得到循环次数-电池额定容量模型；所述确定每次充电循环的真实可用度，包括：确定每次充电循环的转折时刻和温度数据；基于每次充电循环的所述转折时刻，确定每次充电循环的时间长度；基于每次充电循环的所述转折时刻、所述时间长度以及所述温度数据，计算得到每次充电循环的真实可用度。

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