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龙图腾网获悉东莞市嘉佰达电子科技有限公司申请的专利一种基于BMS的电池安全管理方法及系统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：CN120178061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510616836.2，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权一种基于BMS的电池安全管理方法及系统是由刘文清;刘广辉;张桥桥;王翔;王礼刚设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BMS的电池安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及充电器技术领域，具体涉及一种基于BMS的电池安全管理方法及系统。本发明通过实时采集电池运行数据，利用滑动窗口技术分割连续数据流，提取离散化状态点集，从中提取特征并进行去噪处理，得到优化特征向量集，采用聚类算法进行模式划分，匹配错误模式库判断潜在错误类型，结合决策树分析时间和状态维度关联性，确定异常成因与运行阶段对应关系，通过条件概率计算评估错误严重性，识别错误阶段，最后提取高风险状态点，对比历史数据验证准确性，输出安全管理分析报告。本发明实现了对电池运行状态的全面监控和异常预警，有效提高了电池使用安全性和可靠性，为电池管理系统的优化提供了重要依据。

本发明授权一种基于BMS的电池安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BMS的电池安全管理方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取由传感器实时采集的电池运行数据，包括电压、电流和温度参数，构成连续数据流，并采用时间序列采样方法获取原始数据集； 利用滑动窗口技术对连续数据流进行分割，在时间维度上根据预设时间间隔提取子序列，得到离散化状态点集； 从离散化状态点集中提取统计特征，包括均值、方差和变化率，并结合物理模型生成初始特征向量集； 若初始特征向量集中存在噪声干扰，则通过小波变换方法对特征向量进行去噪处理，得到优化特征向量集； 针对优化特征向量集，采用K均值聚类算法进行模式划分，并根据聚类结果匹配预先建立的错误模式库，判断潜在错误类型分布； 通过决策树分类方法分析时间维度和由初始特征向量集构成的状态维度的关联性，确定异常成因与运行阶段的对应关系； 采用条件概率计算方法评估每个状态点的错误严重性，得到错误阶段识别结果； 从错误阶段识别结果中提取高风险状态点，并通过历史数据对比验证识别准确性，输出最终的安全管理分析报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东莞市嘉佰达电子科技有限公司，其通讯地址为：523000 广东省东莞市塘厦镇莲湖伟业路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。