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龙图腾网获悉深圳市盛路物联通讯技术有限公司;深能源(深圳)创新技术有限公司申请的专利基于多维参数的电池管理方法、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：CN120432689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510933832.7，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权基于多维参数的电池管理方法、装置、设备及存储介质是由邓万力;冯桂青;胡斌;杜光东设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维参数的电池管理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多维参数的电池管理方法、装置、设备及存储介质，其中，基于多维参数的电池管理方法，包括：获取安装在电池组内的多组传感器实时采集的多维参数；将所述多维参数输入集成的多源状态评估模型进行分析，确定各电芯单体的多维综合状态；基于各电芯单体的多维综合状态，确定对电池组内各电芯单体进行协同调节。通过对电芯单体的多维数据分析，提高各电芯单体的安全性，旨在提高电池组的使用寿命。

本发明授权基于多维参数的电池管理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多维参数的电池管理方法，其特征在于，包括： 获取安装在电池组内的多组传感器实时采集的多维参数； 将所述多维参数输入集成的多源状态评估模型进行分析，确定各电芯单体的多维综合状态，所述多源状态评估模型，包括：双通道估算层、加权融合策略层以及输出多维状态层；所述双通道估算层包括滤波通道和学习通道； 将所述多维参数输入所述多源状态评估模型后，在所述滤波通道中由状态转移方程和观测方程，预测下一时刻的电芯单体状态，将预测的电芯单体状态与传感器在下一时刻测量的多维参数进行更新，输出各电芯单体状态的实时动态预测结果；在所述学习通道中，通过深度前馈神经网络对所述多维参数进行分析，输出各电芯单体状态在短期内的动态变化结果；在所述加权融合策略层中，将所述实时动态预测结果与所述电芯单体状态在短期内的动态变化结果进行加权融合，得到多维综合状态预测结果，由输出层输出多维综合状态； 将各电芯单体的多维综合状态输入多目标协同优化函数进行分析，得到各电芯单体在局部调整中达到全局最优；所述多目标协同优化函数，表示为： Ui＝α·Hi+β·Si-γ·|ΔPi| 其中，α，β，γ为权重系数，需要根据安全等级进行动态调整，Hi为第i个电芯单体的健康等级，Si为第i个电芯单体的安全等级；|ΔPi|为第i个电芯单体的充放电功率调整量，用于惩罚过大调整，防止频繁波动。

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