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龙图腾网获悉浙江凌骁能源科技有限公司申请的专利一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算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：CN115792681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210194500.8，技术领域涉及：G01R31/396；该发明授权一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算法是由戴认之;高科杰设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算法，包括如下步骤：S1、接收数据并预处理；S2、利用已训练的隐马尔可夫模型判断待检测电压区间段；S3、提取各单体电压序列特征点附近的子序列，计算对应子序列之间的马氏距离；S4、用孤立森林算法对特征子序列构成的特征矩阵做异常检测；S5、分别对最高单体电压序列和最低单体电压序列与平均电压序列做KS检验；S6、计算异常单体电压序列与平均单体电压序列之间的Wasserstein距离；避免依靠检测某单点时刻电压测量值的误差、噪声和时延，可消除单点时刻的噪声和误差，避免全时间序列距离计算中大量相同子序列的干扰，计算量较全时间序列的距离计算和基本的基于暴力搜索的shapelet搜索算法极大的减小。

本发明授权一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网大数据平台的单体电池一致性检测算法，其特征是，包括步骤： S1、接收数据并预处理； S2、利用已训练的隐马尔可夫模型判断待检测电压区间段； 通过人工标注电池放电过程中电压的高中低区间段，若干循环样本的电压和SOC作为输入变量，训练有监督的隐马尔可夫模型，输出标签为对应的区间段，记为s1，s2，s3；通过最大似然估计算法，训练好的模型可通过输入电池总电压和SOC自动判断电池放电区间段，在中段s2开启检测算法； S3、计算每个单体电池特征子序列集合与平均电压特征子序列集合中同种特征的子序列的马氏距离MD，形成各单体电压特征距离矩阵M； S4、使用孤立森林算法对特征距离矩阵做异常检测，调节算法中参数； S5、使用Kolmogorov-Smirnov双样本检验对最高单体电压序列和平均电压序列检验，对最低单体电池电压序列和平均电压序列检验，以合适的置信度阈值来检测累计经验函数KS统计量作为判断最高或最低单体电压与平均单体电压的数据分布是否异同； S6、若S4检出异常，计算异常单体电压序列与平均电压序列的wasserstein距离；若S5检出异常，计算最高或最低单体电压序列与平均单体电压序列的wasserstein距离。

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