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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测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：CN118980932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410720925.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法是由王震坡;贾子润;刘鹏;孙振宇;张照生设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法，其对不同用车场景分别执行了数据集构建和特征提取，并建立了基于Trans‑GAN的无监督异常检测模型，在此基础上使用改进的累积和CUSUM方法，能够实现对不同场景下电池系统电压不一致性异常的有效检测。所采用的Trans‑GAN模型的无卷积特性，使本发明相对其他基于GAN模型的方法在精度和计算成本方面也具有明显优势。

本发明授权一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、将新能源汽车正常运行时的历史数据基于充电和放电车场景进行数据片段划分，利用划分的各数据片段分别构建与充电场景和放电场景对应的数据集； 步骤二、利用充电和放电场景的数据集分别提取与电池电压相关的特征参数；针对充电场景，具体利用皮尔逊相关性分析方法提取SOC和电流数据作为特征参数； 针对放电场景，具体利用以下基于时间序列数据形状的特征提取方法： 首先找到放电数据片段每两帧数据的中点，记为： 其中j代表第j个数据帧； 然后计算中点处的斜率 并计算相邻两段斜率之间的斜率变化率： 根据得到的斜率变化率计算放电数据片段的平均斜率变化率，并将其设定为斜率变化率的阈值； 根据设定的斜率变化率阈值以及以下判定依据识别数据片段中的转折点： 在识别出的转折点基础上，基于以下判定依据识别数据片段的峰值和谷值： 将所有的转折点进行连线，实现对数据的降维并过滤掉不明显的特征，将保留的数据曲线作为放电场景对应的特征参数； 步骤三、使用深度学习框架Tensorflow建立一个Trans-GAN模型，模型中的生成器以及鉴别器均基于Transformer模型建立；所述生成器接受输入的随机噪声并输出伪造的电池电压片段，并与真实的电池电压片段一起输入所述鉴别器来鉴别片段的真伪，同时生成器与鉴别器分别产生相应的重构误差损失和鉴别误差损失； 步骤四、利用充电和放电场景的数据集分别对所建立的Trans-GAN模型进行训练，直至达到预定训练次数或者生成器与鉴别器的损失函数达到一定的收敛阈值为止； 步骤五、将训练好的Trans-GAN模型所获得的重构电压数据与实车运行中的原始电压数据进行比较，计算两者之间的残差；设定滑动窗口并计算每个窗口中残差的累积和CUSUM值；将计算的CUSUM值与相应的阈值比较，若超过阈值则记录电池在对应场景下存在异常。

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