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龙图腾网获悉西安嘉和华亨热系统有限公司申请的专利基于深度学习的电池热管理系统动态控制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：CN120073150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510541847.9，技术领域涉及：H01M10/613；该发明授权基于深度学习的电池热管理系统动态控制方法是由王永超;秦鹏飞;赵平虎;温戈莎;刘宇龙设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电池热管理系统动态控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池领域，具体涉及基于深度学习的电池热管理系统动态控制方法，包括：基于历史中采集的电池管理数据训练预设神经网络，并获取训练过程中的误差分布；制定模糊控制模型；将实时电池温度输入预设神经网络获得电池温度预测值，根据误差分布和电池温度预测值获得电池温度预测值分布，根据误差分布分别对实时冷却液流量和实时风扇转速进行集成获得冷却液流量修正值和风扇转速修正值，完成对电池热管理的控制。通过本发明的技术方案，能够降低电池温度误差范围，提高电池温度检测结果的精度，进而提高热管理系统控制的精度。

本发明授权基于深度学习的电池热管理系统动态控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的电池热管理系统动态控制方法，其特征在于，包括： 基于历史中采集的电池管理数据训练预设神经网络，并获取训练过程中的误差分布；误差分布包括：获取预设神经网络在训练过程中的所有损失值，对于任一损失值，将损失值出现的次数与总训练次数的比值作为损失值概率，遍历获得每个损失值的损失值概率，获得误差分布； 制定模糊控制模型，包括：将电池温度、预测温度和环境温度作为控制输入，将冷却液流量和风扇转速作为控制输出，基于控制输入和控制输出制定控制规则，完成模糊控制模型的构建； 将实时电池温度输入预设神经网络获得电池温度预测值，根据误差分布和电池温度预测值获得电池温度预测值分布，将实时电池温度、电池温度预测值分布和实时环境温度输入模糊控制模型，输出实时冷却液流量和实时风扇转速；根据误差分布分别对实时冷却液流量和实时风扇转速进行集成获得冷却液流量修正值和风扇转速修正值，包括：将误差分布内每个损失值的损失值概率作为权重，对实时冷却液流量和实时风扇转速的控制数据进行集成，获得控制修正值，控制修正值包括冷却液流量修正值和风扇转速修正值；，表示控制修正值，表示损失值的损失值概率，表示损失值对应的实时冷却液流量和实时风扇转速的控制数据；完成对电池热管理的控制。

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