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龙图腾网获悉珠海市嘉德电能科技有限公司申请的专利智能电池管理方法、装置、设备及存储介质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：CN119695312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510207511.9，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权智能电池管理方法、装置、设备及存储介质是由李彬;曾锦辉;罗礼新;廖辉;余刚设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电池管理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，公开了一种智能电池管理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过对目标智能电池的第一传感参数和第二传感参数进行多源数据采集和特征分离，得到基础状态特征，并对基础状态特征进行频域分解和时空重构，得到电池多模态数据；进而通过多层次组合特征提取和融合，实现电化学特征与结构特征的深度耦合，获得融合特征向量，并对融合特征向量进行两种传感参数通道的分离、双通道权重的计算和多目标时序的预测，得到多维状态评估指标，得到电池的综合状态评估指标，从而基于综合状态评估指标来确定对应的故障风险等级，最终生成目标智能电池的电池管理结果。提高了对智能电池状态评估和故障诊断的准确性和可靠性。

本发明授权智能电池管理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能电池管理方法，其特征在于，所述智能电池管理方法包括： 采集目标智能电池对应第一传感参数的第一多源原始传感参数数据和对应第二传感参数的第二多源原始传感参数数据，并分别对所述第一多源原始传感参数数据和第二多源原始传感参数数据进行时空关联和多重预处理，得到第一多模态传感数据和第二多模态传感数据； 对所述第一多模态传感数据和第二多模态传感数据进行多层次组合特征的提取，得到多电池参数组合特征集，并对各所述电池参数组合特征集进行多维度特征融合，得到智能电池状态的融合特征向量； 计算出所述融合特征向量对应第一传感参数的注意力权重，提取初始电化学特征，并对所述初始电化学特征进行特征维度的压缩和电化学特征的重构，得到目标智能电池的电化学特征子集；对所述电化学特征子集进行双分支时序卷积特征的提取，得到电化学响应矩阵，并对所述电化学响应矩阵进行时序重构和性能特征的增强，得到电化学状态特征流；计算出所述融合特征向量对应第二传感参数的局部相似度，提取出对应特征分量的初始结构特征，并对所述初始结构特征进行结构特征的重构和关键结构特征的筛选，得到目标智能电池的结构演化特征子集；对所述结构演化特征子集进行双分支空间卷积特征的提取，得到结构响应矩阵，并对所述结构响应矩阵进行空间重构和特征增强，得到结构演化特征流，并对所述电化学状态特征流和所述结构演化特征流进行双通道交叉注意力权重的计算和多目标时序的预测，得到所述目标智能电池的多维状态评估指标； 对所述多维状态评估指标进行预设多监测参数的偏差计算，得到状态变化序列，并对所述状态变化序列进行多级电池异常工作阈值的分类和异常定位，得到异常状态序列；对所述异常状态序列进行空间分布映射和关联特征提取，得到多维故障特征向量，并对所述多维故障特征向量进行故障关联网络构建，得到初始传播路径矩阵；对所述初始传播路径矩阵进行扩散速率和传播方向的计算，得到故障动态演化参数，并对所述故障动态演化参数进行时空序列重构，得到电池故障传播矩阵；对所述故障传播矩阵进行多维风险指标计算，得到故障风险评分，并对所述故障风险评分进行等级划分和优先级排序，得到所述目标智能电池的故障风险等级； 对所述故障风险等级和所述多维状态评估指标进行安全阈值分级计算和管理指令的转换，生成所述目标智能电池的电池管理结果。

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