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龙图腾网获悉芜湖楚睿智能科技有限公司申请的专利基于大数据的BMS状态检测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：CN119936678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510214921.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于大数据的BMS状态检测方法是由张怀;陈冲;黄明桃;吴凡;李富昌;王国强;郝晓龙;陈兵设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的BMS状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的BMS状态检测方法，方法包括数据采集、数据优化、缓解电池区域差异、初步异常点监测和异常识别。本发明属于电池检测领域，具体是指基于大数据的BMS状态检测方法，本方案通过引入环境参数对容量增量进行反馈修正；通过引入电池健康特征的二阶导数以及环境优化系数，根据不同的环境变化调整电池的健康状态估计；通过引入温度敏感性系数和环境优化系数，精确反映电池的健康状况；进而提高BMS状态检测的准确性；通过计算局部异常评分，并引入局部不均匀性增强机制；并通过动态温度补偿机制，提高检测的精准性；结合动态负载因子和局部异常评分，确保异常点的准确标记，提高BMS状态检测效果。

本发明授权基于大数据的BMS状态检测方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的BMS状态检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集；采集BMS状态数据； 步骤S2：数据优化； 步骤S3：缓解电池区域差异； 步骤S4：初步异常点监测； 步骤S5：异常识别；识别并标记出BMS状态数据中的异常点； 在步骤S2中，所述数据优化是计算容量增量Z，并引入环境参数反馈，对电池的容量增量和电压变化进行校正，表示为：；；其中，是电池电压的变化；s是时间序列索引，u和r是索引参数；是在时间段到内的电流值；T、H和P分别是温度、湿度和外部压力；、和是标准环境值；、和是环境敏感度系数；、和是对容量增量的影响参数；基于容量增量曲线的变化，提取出与电池老化相关的健康特征，包括峰值位置、峰值高度、谷值位置和谷值高度；计算电池健康特征的二阶导数ER，并引入环境优化系数，表示为：；；其中，l是起始点索引；是电池在电压变化下的电量变化；Q是电池的电量；、和是用于调节电池健康衰退影响的参数；、和是用于调节电池健康衰退敏感度的参数；将步骤S1采集的电压采集替换为容量增量、提取的峰值位置、峰值高度、谷值位置和谷值高度以及电池健康特征的二阶导数；进而得到最终BMS状态数据集。

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