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龙图腾网获悉备倍电科技(深圳)有限公司申请的专利基于机器学习的智能充电控制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：CN120511827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510999704.2，技术领域涉及：H02J7/00；该发明授权基于机器学习的智能充电控制方法及系统是由王帆;陈频;赵子茹设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的智能充电控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的智能充电控制方法及系统，首先划分电池当前充电过程的阶段区间并获取阶段区间标识，接着基于标识采集电池在当前阶段区间内的实时状态序列，包含电压、电流、温度及电池健康状态子序列，将实时状态序列输入机器学习模型，输出包含各参数趋势分量的状态趋势向量，根据状态趋势向量和阶段区间标识生成动态控制参数集，发送至充电执行模块实施充电动作，并在充电期间采集实时反馈状态序列作为下一阶段区间划分的输入数据，重复步骤直至充电完成，从而实现了充电参数的动态调整，提高了充电效率、安全性和电池寿命。

本发明授权基于机器学习的智能充电控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能充电控制方法，其特征在于，所述方法包括： 划分电池当前充电过程的阶段区间，得到阶段区间标识，所述阶段区间标识用于指示当前阶段的充电类型及对应的阶段特征阈值范围； 基于所述阶段区间标识，采集电池在当前阶段区间内的实时状态序列，所述实时状态序列包含按采样时序排列的电压状态子序列、电流状态子序列、温度状态子序列及电池健康状态子序列； 调用机器学习模型，将所述实时状态序列输入所述机器学习模型，输出当前阶段区间的状态趋势向量，所述状态趋势向量包含电压趋势分量、电流趋势分量、温度趋势分量及健康状态趋势分量； 根据所述状态趋势向量及阶段区间标识，通过充电参数生成模块生成当前阶段区间的动态控制参数集，所述动态控制参数集包含目标电压值、目标电流值、模式切换判定阈值及阶段持续时长值； 将所述动态控制参数集发送至充电执行模块，控制充电执行模块按所述动态控制参数集实施充电动作，并在充电动作实施期间采集实时反馈状态序列，将所述实时反馈状态序列作为下一阶段区间划分的输入数据，重复上述步骤直至电池充电完成； 所述划分电池当前充电过程的阶段区间，得到阶段区间标识，包括： 获取电池历史完整充电过程的充电曲线数据集，所述充电曲线数据集包含历史电压时序数据、历史电流时序数据及历史温度时序数据； 对所述充电曲线数据集进行阶段边界识别处理，计算历史电压时序数据的二阶导数序列，提取二阶导数序列中符号变化的时间点作为电压边界候选点，计算历史电流时序数据的二阶导数序列，提取二阶导数序列中符号变化的时间点作为电流边界候选点； 将所述电压边界候选点与电流边界候选点进行时间轴匹配，计算同一时间戳下电压边界候选点与电流边界候选点的特征吻合度，将特征吻合度大于预设吻合度阈值的时间点确定为阶段边界点； 根据所述阶段边界点将历史完整充电过程划分为连续的历史阶段区间，每个历史阶段区间对应一段连续的充电时段及该时段内的电压阈值范围、电流阈值范围、温度阈值范围； 为每个历史阶段区间分配唯一的阶段类型编码，建立阶段类型编码与对应电压阈值范围、电流阈值范围、温度阈值范围的映射关系表； 采集电池当前充电过程的实时充电曲线片段，提取实时充电曲线片段的电压变化二阶导数及电流变化二阶导数，与所述阶段边界点的二阶导数特征进行比对，确定当前充电过程所处的历史阶段区间； 根据确定的历史阶段区间的阶段类型编码及对应的电压阈值范围、电流阈值范围、温度阈值范围，生成当前阶段区间的阶段区间标识。

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