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龙图腾网获悉云储新能源科技有限公司申请的专利一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法及设备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：CN120993231B 。

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：202511516243.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法及设备是由慈松;张明;李凯;曹学彬;李学峰;李超凡;柏绪恒;田星;王运方;秦炜设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法及设备，涉及电化学储能异常监测领域，方法包括：构建电池的多维工况特征向量与监测指标，并将多维工况空间离散化为标识唯一的子空间单元。基于历史正常运行数据，统计每个子空间内监测指标的样本均值与标准差，建立其历史统计分布模型。实时监测中，根据当前工况定位对应子空间，若数据量不足则逐级扩展检索父空间；数据充足时计算当前监测值的偏离度，确定异常点，并利用滑动窗口内的异常频次进行预警，同时对统计模型的自适应更新。本申请降低了电池单元异常识别及预警的错误率，提高了统计分布模型的自适应能力和可解释性，并且能够自主优化和更新判断标准，提高了系统自学习能力。

本发明授权一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于参数空间统计学习的电池监测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 构建目标电池单元的多维特征向量和监测预警指标；所述多维特征向量包括多个工况参数； 基于物理参数范围和精度要求，将多维特征向量中每一工况参数离散化为多个等级； 将每一工况参数的每一等级作为一个子空间单元，并基于所有子空间单元构建多维度工况参数空间；其中，每一子空间单元对应唯一标识； 获取目标电池单元的历史正常运行数据；所述正常运行数据为未触发监测预警的数据；所述历史正常运行数据包括多个历史数据点的多维特征向量和监测数据； 利用子空间单元对历史正常运行数据进行划分，统计落入每一子空间单元的历史数据点； 计算每一子空间单元监测数据的样本均值和样本标准差，得到每一子空间单元监测预警指标的历史分布，并构建统计分布模型； 实时获取目标电池单元当前时刻的多维特征向量和监测数据，并根据标识索引当前子空间单元； 判断当前子空间单元的样本是否大于阈值，若否，则逐级扩展检索范围至父空间，并返回“判断当前子空间单元的样本是否大于阈值”；若是，则通过计算当前时刻的监测数据与历史分布的偏离度，确定异常点，并基于滑动窗口内的异常点频次进行监测预警； 将当前时刻的正常运行数据存储至历史数据库，并对统计分布模型进行自适应更新。

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