斯泰勒科技(北京)有限公司马京龙获国家专利权
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龙图腾网获悉斯泰勒科技(北京)有限公司申请的专利一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警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：CN119805244B 。
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：202510086204.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法是由马京龙;周润臣设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法，涉及数据预测技术领域，包括以下步骤：S1、实时获取蓄电池组的关键特性参数；S2、构建蓄电池组的健康状态评估模型；S3、进行分析电池的短期动态变化和长期退化趋势；S4、构建故障预警模型，模型在电池出现异常时发出预警信息；S5、进行故障模式的识别和推断；S6、制定优化策略。该蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法，通过健康状态动态建模，大大提高了蓄电池故障预测的准确性和时效性。与现有技术相比，本方法在短期内能快速检测到电池异常变化，并通过长期衰退分析准确预测电池的剩余寿命，显著减少了传统方法中的误报和漏报问题。
本发明授权一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法在权利要求书中公布了：1.一种蓄电池组中长期失效预测及故障提前预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时获取蓄电池组的关键特性参数； S2、基于获取的关键特性参数，构建蓄电池组的健康状态评估模型，对蓄电池组的健康状态进行实时监测； S3、基于健康状态评估模型输入的关键特性参数和输出的健康状态值，进行分析电池的短期动态变化和长期退化趋势； S4、基于获取的关键特性参数，构建故障预警模型，模型在电池出现异常时发出预警信息； 在构建故障预警模型时，设电池关键特性参数集合为，其中表示时间时刻的第个运行参数，故障预警模型输出故障风险因子，所述故障预警模型如下所示： ； 其中， 为状态变化率项； 为异常度指标项； 为趋势预测项； 为用于调整三项指标对最终故障风险因子的影响的权重系数； S5、基于预警信息，进行故障模式的识别和推断； S6、基于短期动态变化和长期退化趋势的分析结果，制定优化策略。
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