2025年1月8日，江苏能碳智慧科技有限公司在国家知识产权局申请了一项名为"一种基于深度学习的无监督储能电站电池簇状态识别方法"的专利，公开号为CN119249317A。该专利的申请日期为2024年9月，标志着在储能系统智能化管理领域的一次重要突破。
这一专利提出了一个无监督深度学习框架，用于高效识别储能电站中电池簇的状态，以提升电池管理的智能化水平。根据专利摘要，整个方法分为几个关键步骤：首先，进行电池簇的基础特征数据采集和预处理，特征包括电压、电流、温度、荷电状态（SOC）及电池簇的容量数据；其次，使用Neural-Prophet时间序列预测模型提取电压变化的特征，扩展出更多有效特征；第三，将基础特征与扩展特征的时间序列合并，建立用于电池簇状态识别的数据集。
在模型的构建中，专利采用了卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合多层感知器（MLP）的方法，通过对数据集的学习，能够精准预测未来一小时内电池簇的电压变化。这一预测能力对于实时监测电池性能、优化调度策略及延长电池使用寿命都具有重要的意义。
江苏能碳智慧科技有限公司成立于2023年，位于南京市，注册资本为1000万人民币。尽管公司成立时间不久，但已有多项专利申请和行政许可，显示出其在技术研发方面的积极态势。
随着全球可再生能源行业的快速发展，如何高效管理储能系统已成为研究的热点。电池作为储能系统的核心组成部分，其状态的实时监测与管理直接关系到电力系统的安全与稳定。传统的电池监测多依赖于人工经验和固定规则，难以适应复杂的电池性能变化，而深度学习技术的引入，将有效提升这一过程的智能化水平。
此外，江苏能碳智慧的这一专利不仅在技术上实现了突破，也预示着在储能电站管理领域的广泛应用前景。未来，随着更多深度学习技术在电力行业中的应用，智能电网、微电网等新型电力系统的构建将更加普及，助力国家能效管理和碳减排目标的实现。
在实践中，该方法可以广泛应用于各种类型的储能电站，尤其是在风能、太阳能等可再生能源与电池存储结合日益紧密的背景下。通过对电池状态的准确识别，电力运营商能够在最佳时间进行充放电操作，从而提高电网的整体效率与稳定性。
江苏能碳智慧科技有限公司的科技创新不仅符合当前电力行业发展的趋势，也为未来的能源管理提供了一种新的思路和解决方案。可以预见，凭借在深度学习与智能监测方面的研发实力，该公司将在市场竞争中占据有利的位置，为我国的电力系统现代化贡献重要力量。
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