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龙图腾网获悉山东圣阳电源股份有限公司申请的专利一种UPS高压锂电池组运行数据采集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：CN120802073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511240249.4，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权一种UPS高压锂电池组运行数据采集方法及系统是由马建平;马文庆;左晨东;高海洋;郭启明;李佰营;潘钰设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种UPS高压锂电池组运行数据采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种UPS高压锂电池组运行数据采集方法及系统，涉及数据采集领域，该方法包括：获取各个电芯的电芯运行参数信息；获取基本点位的模组第一运行参数信息和增强点位的模组第二运行参数信息；根据电芯运行参数信息、模组第一运行参数信息和模组第二运行参数信息，生成目标电池组的采集数据；将目标电池组的采集数据基于固定频率存储在本地存储端，并基于动态频率上传至云管理平台。本发明方案不仅提升了对UPS锂电池组热安全与性能变化的早期感知能力，还有效减少了数据处理压力与部署难度，在系统稳定性、可维护性与安全保障方面具有显著优势。

本发明授权一种UPS高压锂电池组运行数据采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种UPS高压锂电池组运行数据采集方法，其特征在于，包括： 获取各个电芯的电芯运行参数信息； 获取基本点位的模组第一运行参数信息和增强点位的模组第二运行参数信息； 根据所述电芯运行参数信息、所述模组第一运行参数信息和所述模组第二运行参数信息，生成目标电池组的采集数据； 将所述目标电池组的采集数据基于固定频率存储在本地存储端，并基于动态频率上传至云管理平台； 所述增强点位的具体确定步骤包括： 获取所述目标电池组的热仿真结果信息和散热流体仿真信息； 根据所述热仿真结果信息和散热流体仿真信息确定所述增强点； 所述根据所述热仿真结果信息和散热流体仿真信息确定所述增强点位，包括： 对所述目标电池组进行空间网格划分，建立包括多个空间单元的三维采样候选模型； 将所述热仿真结果信息和所述散热流体仿真信息分别映射至所述三维采样候选模型，构建对应的温度-气流联合图谱； 基于所述温度-气流联合图谱对每个空间单元计算热异常潜势评分，其中，所述热异常潜势评分是根据温度偏差、温度梯度、风速因子和散热边界距离确定的； 在所述热异常潜势评分超过设定阈值的空间单元中筛选候选增强点位； 基于点位布局的结构可达性、布线可行性和空间对称性约束条件对所述候选增强点位进行优化，以优化后的候选增强点位作为所述模组第二运行参数信息对应的所述增强点位； 所述在所述热异常潜势评分超过设定阈值的空间单元中筛选候选增强点位，包括： 对所有热异常潜势评分超过预设评分的空间单元构建初始候选点集； 在所述初始候选点集中对每个候选空间单元计算其与相邻单元的潜势评分差异； 在所述潜势评分差异超过设定梯度阈值，则将该单元标记为潜在热突变边界点； 结合空间拓扑结构与温度变化趋势，应用区域生长算法识别出潜在的热异常高风险区域簇； 在每个所述热异常高风险区域簇中，根据局部评分极值点、中心性和历史温度波动稳定性，动态筛选出所述候选增强点位； 对于孤立分布的异常评分点，通过预测温升趋势和邻域流动速度衰减模型，判断其是否构成潜伏热源； 若为真，也纳入所述候选增强点位； 所述结合空间拓扑结构与温度变化趋势，应用区域生长算法识别出潜在的热异常高风险区域簇，包括： 对所述目标电池组空间进行三维网格划分，并为每个空间单元绑定其当前温度、温度变化率、热异常潜势评分及邻接单元索引； 在所有空间单元中筛选出热异常潜势评分大于或等于第一阈值，且温度变化率大于或等于第二阈值的空间单元，作为区域生长种子点； 定义区域生长准则，其中，所述区域生成准则包括候选扩展单元与现有边界单元空间相邻、热异常潜势评分大于或等于第三阈值、邻接温差小于设定梯度阈值和不跨越结构隔断区域； 从所述种子点出发，基于所述区域生长准则迭代扩展区域，直至无新的空间单元满足准则； 对所有生长完成的区域簇进行多簇筛选，剔除点数不足或风险评分不足的区域，并对边缘区域进行热扩散模型修正，识别出潜在的热异常高风险区域簇。

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