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龍圖騰網(wǎng)恭喜沈陽(yáng)明戎一參科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利蓄電池快速充電安全控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119231717B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411732376.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J7/00；該發(fā)明授權(quán)蓄電池快速充電安全控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳翔;羅方周;韋光春設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本蓄電池快速充電安全控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種蓄電池快速充電安全控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法：對(duì)蓄電池的等效電路和熱等效電路進(jìn)行建模，得到動(dòng)態(tài)解耦矩陣；通過(guò)并行計(jì)算得到電池安全狀態(tài)數(shù)據(jù)；進(jìn)行異常模式識(shí)別，得到異常模式識(shí)別結(jié)果；將異常模式識(shí)別結(jié)果輸入異構(gòu)圖門(mén)循環(huán)單元，通過(guò)異構(gòu)圖卷積和GRU結(jié)構(gòu)提取時(shí)空特征，得到深度故障特征；計(jì)算充電安全容量，并對(duì)電池?zé)峁芾砗秃呻姞顟B(tài)進(jìn)行多重約束控制，得到充電功率分配方案；將充電功率分配方案輸入兩階段模型預(yù)測(cè)控制器進(jìn)行分布式功率重分配，得到充電控制指令，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)電池狀態(tài)，精確識(shí)別異常模式，并基于多重約束進(jìn)行自適應(yīng)控制，以實(shí)現(xiàn)安全、高效的快速充電過(guò)程。

本發(fā)明授權(quán)蓄電池快速充電安全控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種蓄電池快速充電安全控制方法，其特征在于，包括以下步驟：對(duì)蓄電池的等效電路和熱等效電路進(jìn)行建模，得到虛擬電路模型，并對(duì)所述虛擬電路模型進(jìn)行熱狀態(tài)和電化學(xué)狀態(tài)解耦，得到動(dòng)態(tài)解耦矩陣；將充電電流和電壓采樣數(shù)據(jù)輸入所述虛擬電路模型，利用所述動(dòng)態(tài)解耦矩陣進(jìn)行狀態(tài)分離，通過(guò)并行計(jì)算得到電池安全狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于所述電池安全狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式識(shí)別，得到異常模式識(shí)別結(jié)果；具體包括：對(duì)所述電池安全狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分段，采用長(zhǎng)度為600秒、步長(zhǎng)為300秒的滑動(dòng)窗口，對(duì)電池核心溫度、表面溫度、荷電狀態(tài)和極化電壓進(jìn)行分段處理，得到多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)集；對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，計(jì)算每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度的統(tǒng)計(jì)特征，以及最大上升速率、最大下降速率的時(shí)域特征，構(gòu)建48維特征向量；對(duì)所述48維特征向量進(jìn)行相關(guān)性分析，計(jì)算特征間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣，并基于所述相關(guān)系數(shù)矩陣選擇相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.8的特征對(duì)；對(duì)所選擇的特征對(duì)進(jìn)行主成分分析，計(jì)算特征協(xié)方差矩陣，求解特征值和特征向量，選取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的主成分，得到降維后的特征數(shù)據(jù)；基于所述降維后的特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建內(nèi)外部測(cè)量點(diǎn)分離的傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將特征劃分為內(nèi)部特征和外部特征，分別進(jìn)行異常檢測(cè)；對(duì)所述內(nèi)部特征和所述外部特征分別應(yīng)用局部異常因子算法，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部可達(dá)密度和局部異常因子，得到內(nèi)部異常得分和外部異常得分；將所述內(nèi)部異常得分和外部異常得分進(jìn)行加權(quán)融合，得到綜合異常得分，并利用Otsu閾值法確定最優(yōu)異常閾值，并基于所述綜合異常得分和所述最優(yōu)異常閾值進(jìn)行異常模式分類(lèi)，得到異常模式識(shí)別結(jié)果；將所述異常模式識(shí)別結(jié)果輸入異構(gòu)圖門(mén)循環(huán)單元，通過(guò)異構(gòu)圖卷積和GRU結(jié)構(gòu)提取時(shí)空特征，得到深度故障特征；根據(jù)所述深度故障特征計(jì)算充電安全容量，并對(duì)電池?zé)峁芾砗秃呻姞顟B(tài)進(jìn)行多重約束控制，得到充電功率分配方案；將所述充電功率分配方案輸入兩階段模型預(yù)測(cè)控制器進(jìn)行分布式功率重分配，得到充電控制指令。

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