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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断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：CN116027200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211680160.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断方法是由张言茹;张珺玮;张彩萍;张琳静设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断方法，所述锂离子电池异常识别及诊断方法能够被一个或多个处理器执行，包括：S1，所述一个或多个处理器获取电池系统的历史数据，并对所述历史数据按照删除无效数据和补全缺失数据的方式进行清洗；S2，所述一个或多个处理器获取所述历史数据中的充电过程以进一步得到正常电池的电压阈值；S3，所述一个或多个处理器基于所述电压阈值确定电池的异常偏离指数，并基于所述异常偏离指数完成异常电池的筛选；S4，所述一个或多个处理器能够基于异常偏离指数的变化趋势对异常电池的故障类型进行确定，并基于异常偏离指数的变化速度判断异常电池的故障程度。

本发明授权一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史数据的锂离子电池异常识别及诊断方法，其特征在于，所述锂离子电池异常识别及诊断方法能够被一个或多个处理器执行，包括： S1，获取电池系统的历史数据，并对所述历史数据按照删除无效数据和补全缺失数据的方式进行清洗； S2，获取所述历史数据中的充电过程以进一步得到正常电池的电压阈值； S3，基于所述电压阈值确定电池的异常偏离指数，并基于所述异常偏离指数完成异常电池的筛选； S4，能够基于异常偏离指数的变化趋势对异常电池的故障类型进行确定，并基于异常偏离指数的变化速度判断异常电池的故障程度； S2中所述的电压阈值按照如下步骤获取： 获取清洗后的历史数据中t时刻所有的电池电压vt； 基于公式获取t时刻的电池电压的均值μt,n； 基于公式获取t时刻的电池电压的标准值σt,n； 基于所述电压阈值和所述标准值确定所述异常偏离指数di,t，所述异常偏离指数表示为 所述vt,i所在的电压阈值范围表示为μt,n-3σt,n≤vt,i≤μt,n+3σt,n,i＝1,2,3...n； vt,i为i号电池在时刻t的电压值，n为电池数量； 按照如下步骤完成异常电池的筛选： 选定等间距的N个采样点，并基于一次充电过程建立离散电池的异常偏离指数di＝[di,tSOC1,di,tSOC2,……,di,tSOCN]；di,tSOCN为第N个SOC的点，第i个电池的异常偏离指数； 在所述异常偏离指数大于1的频次大于设定阈值25％时，将所述离散电池判定为异常电池； 按照如下步骤对异常电池的故障类型进行确定： 对所述异常偏离指数在单次充电过程进行直线线性拟合以获取其线性拟合曲线，所述线性拟合曲线能够表示为m为线性拟合的直线斜率，b0为线性拟合的截距，SOCs和SOCe分别为起始SOC和终止SOC； 将所述故障类型划分为剩余电量过小和电池容量偏小，其中，故障类型的判断依据为：其中mi为第i号电池的线性拟合斜率。

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