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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司申请的专利储能电池性能劣化的早期预警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：CN117590267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311573045.3，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权储能电池性能劣化的早期预警方法及系统是由张兴伟;徐志强;谢宇翔;陈仲伟;贺丽;廖鹰翱;杨冬梅;杨肖;张建良;田家祥;马琼武设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电池性能劣化的早期预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能电池性能劣化的早期预警方法，包括获取储能电池的容量退化数据集并预处理得到训练数据集；进行小波分析得到不同频率下的多维度本征分量；进行主成分分析得到核心频率信号；构建储能电池性能劣化的早期预警初始模型并采用核心频率信号进行训练得到储能电池性能劣化的早期预警模型；采用储能电池性能劣化的早期预警模型进行实际的储能电池性能劣化的早期预警。本发明还公开了一种实现所述储能电池性能劣化的早期预警方法的系统。本发明不仅能够实现储能电池性能劣化的早期预警，而且可靠性更高，精确性更好，通用性更好。

本发明授权储能电池性能劣化的早期预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电池性能劣化的早期预警方法，包括如下步骤： S1.获取储能电池的容量退化数据集； S2.对步骤S1获取的数据进行数据预处理，得到训练数据集； S3.对步骤S2得到的训练数据集进行小波分析，得到不同频率下的多维度本征分量； S4.对步骤S3得到的本征分量数据信息进行主成分分析，得到核心频率信号； S5.基于Informer网络，构建储能电池性能劣化的早期预警初始模型；具体包括如下步骤： 基于Informer网络，构建储能电池性能劣化的早期预警初始模型； 所述的模型包括编码器、解码器和全连接层； 编码器采用使用概率自注意力机制对输入序列进行编码，并将编码数据输入到解码器； 解码器采用一次生成式预测方式对输入的编码数据进行解码，并将解码数据上传全连接层； 全连接层用于根据输入的解码数据，得到最终的输出结果； S6.采用步骤S4得到的核心频率信号，对步骤S5构建的初始模型进行训练，得到储能电池性能劣化的早期预警模型； S7.采用步骤S6得到的储能电池性能劣化的早期预警模型，进行实际的储能电池性能劣化的早期预警。

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