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龙图腾网获悉深圳市钜力能科技有限公司申请的专利叉车动力电池组管理方法、装置、设备及存储介质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：CN119705213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510229518.0，技术领域涉及：B60L58/10；该发明授权叉车动力电池组管理方法、装置、设备及存储介质是由唐罗伟;刘好玉;郭剑明;韦广生设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本叉车动力电池组管理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及叉车动力电池组管理技术领域，揭露一种叉车动力电池组管理方法、装置、设备及存储介质及系统，包括动态负载预测模块、多模式热管理模块和自适应电流控制模块。通过边缘计算优化的动态负载预测模型与多模式热管理系统深度耦合，形成实时协作闭环，解决了负载变化与电池温升响应滞后的问题。各模块间的数据流闭环优化，实现多工况下的自适应调整，在资源受限的硬件条件下，显著提升电池寿命与能量效率。实验标定冷却系数与实时负载耦合调节的机制，有效平衡冷却能耗与温控需求，显著降低系统能耗。同时，云平台支持的长期数据记录和优化迭代增强了系统的智能适应性，使本发明在复杂运行环境下具备持续优化性能的能力。

本发明授权叉车动力电池组管理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种叉车动力电池组管理方法，其特征在于，所述方法包括以下管理步骤：步骤1，通过数据采集模块实时采集数据：通过分布式传感器模块实时采集电池组的电压、电流、温度以及叉车的运行负载数据，其中：电压数据用于评估电池单元的状态；电流数据用于计算叉车瞬时负载需求；温度数据用于监测电池组的热稳定性；运行负载数据基于叉车的操作模式进行动态记录；步骤2，通过动态负载预测模块进行动态负载预测：基于长短期记忆网络LSTM算法，建立预测模型，对实时采集的负载数据进行分段处理；使用历史负载数据训练模型权重，实时更新模型参数以优化预测精度；预测下一时段的负载需求，具体为对负载波动幅度和频率进行量化，并生成负载预测值，计算公式为：；其中，和分别为历史数据权重和实时数据权重，为上一时刻隐状态值，为当前输入数据，为偏置项，为激活函数；步骤3，通过多模式热管理模块进行多模式热管理：根据实时温度数据和负载预测值，动态选择冷却模式：当温度小于30°C时，激活被动散热模式；当温度介于30°C至45°C之间时，激活风冷模式，冷却功率根据公式调整：；其中，为冷却功率调节系数；当温度超过45°C时，激活液冷模式，并根据负载预测值动态调节冷却强度：；其中，为负载相关冷却系数；步骤4，通过自适应电流控制模块进行自适应电流控制：根据负载预测值和电池组状态参数，实时调整每个电池单元的放电电流，以均衡电池单元间的负载分布，具体控制规则为：其中，为电池单元数量，为单元电池电压；限制单元电池的电流变化率，确保每秒内变化幅度不超过额定值的5%；步骤5，模块间协同优化：动态负载预测模块与多模式热管理模块协同工作，根据负载预测值实时调整冷却模式；自适应电流控制模块根据负载预测和热管理反馈，动态优化电池单元放电策略；数据通过统一的边缘计算设备传递；步骤6，数据反馈与系统更新：数据通过边缘计算设备传递至云平台，云端分析预测模型性能和热管理效果，并定期更新模型权重和冷却策略参数；云平台生成动态维护计划，包括电池保养建议和冷却系统优化指导；所述预测模型的权重系数和的初始值通过以下方法确定：对历史负载数据进行归一化处理；使用最小二乘法拟合预测误差，计算每次迭代的梯度；基于梯度下降算法优化权重系数，直至预测误差收敛至预设阈值；所述多模式热管理模块的冷却功率调节系数和负载相关冷却系数通过实验标定方法获得，具体包括：在不同温度条件下，测量冷却模式切换点时的热量损耗；计算各冷却模式下的能耗与散热比值，优化获得冷却系数；所述自适应电流控制模块的放电电流的调整策略进一步包括：根据电池单元的内部阻抗变化，实时修正放电电流；内部阻抗变化通过实时采集电池单元的电压和电流计算得出，公式为：；其中，为负载端电压。

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