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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断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：CN119291512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411609972.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断方法及系统是由刘凯龙;彭琦奥;赵士文;李建军;许涛;方旌扬;刘晓;孟繁博;张祯滨设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电池管理技术领域，提供了一种基于聚类与随机异常选择算法的电池故障诊断方法，对电池模组中各电芯的电压数据进行处理得到多个模态分量，选择其中的静态分量和动态分量；从静态分量中提取渐进性故障特征，从动态分量中提取突发性故障特征，再分别提取数据点；对提取到的两种数据点进行聚类，并对聚类得到的每个簇，引入随机异常选择算法进行簇内异常评分，得到电池模组正常运行时各电池的两种异常得分，并设置渐进故障阈值和突发故障阈值；获取电池模组的实时数据,计算电池模组中所有单体电池的两种异常得分，并分别与对应的阈值对比，若超过对应的阈值则判定为出现相应故障。本发明无需训练模型即可实现快速诊断。

本发明授权基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类与随机异常选择的电池故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取待诊断电池模组正常运行时的历史数据； S2:对电池模组中各电芯的电压数据进行处理得到多个模态分量，剔除其中的高频段分量，得到静态分量和动态分量； S3:从所述静态分量中提取渐进性故障特征，从动态分量中提取突发性故障特征，分别从渐进性故障特征和突发性故障特征中提取数据点； 从所述静态分量中提取渐进性故障特征的过程包括： 其中，zit是电池i在t时刻的标准分，是电池i在t时刻的静态分量，T表示参与计算的时间序列的长度，表示放大程度，越大对异常数据越敏感，N为电池模组中电池个数，m为预先设置的分解数量； S4:对提取到的两种数据点进行聚类，并对聚类得到的每个簇，引入随机异常选择算法进行簇内异常评分，得到电池模组正常运行时各电池的两种异常得分，并设置渐进故障阈值和突发故障阈值； S5:获取电池模组的实时数据,执行步骤S2-S4计算电池模组中所有单体电池的两种异常得分，并分别与渐进故障阈值或突发故障阈值对比，若超过对应的阈值则判定为出现相应故障。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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