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龙图腾网获悉苏州倍特睿检测科技有限公司申请的专利基于深度学习的动力电池充放电管理优化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：CN120257180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510732380.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度学习的动力电池充放电管理优化方法及系统是由庄辉;陶煜淳;操志鹏;顾叶飞;罗剑;黄子健设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的动力电池充放电管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的动力电池充放电管理优化方法及系统，首先获取目标动力电池充放电时包含电池温度序列、电压波动序列、电流变化序列的实时电池状态数据，再将其输入预训练的深度学习模型，通过深度学习模型不同分支分别分析电池温度时变特征、电压波动周期性模式、电流变化异常波动区间，基于以上特征的融合分析结果，生成与当前充放电阶段匹配的含充放电速率调整阈值等的动态优化策略，最后依据该动态优化策略实时调整充放电参数，使充放电参数满足预设的电池健康度约束条件且实现能量效率最大化，由此可智能优化动力电池充放电管理，提升电池性能与寿命。

本发明授权基于深度学习的动力电池充放电管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的动力电池充放电管理优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标动力电池在充放电过程中的实时电池状态数据，所述实时电池状态数据包括电池温度序列、电压波动序列及电流变化序列； 将所述实时电池状态数据输入预先训练的深度学习模型，通过所述深度学习模型的时间序列预测分支分析所述电池温度序列的时变特征，通过电压动态感知分支提取所述电压波动序列的周期性模式，通过电流特征映射分支识别所述电流变化序列中的异常波动区间； 基于所述时变特征、周期性模式及异常波动区间的融合分析结果，生成与当前充放电阶段匹配的动态优化策略，所述动态优化策略包含充放电速率调整阈值、温度控制区间及电压稳定范围； 根据所述动态优化策略对所述目标动力电池的充放电参数进行实时调整，使得调整后的充放电参数满足预设的电池健康度约束条件与能量效率最大化目标； 所述基于所述时变特征、周期性模式及异常波动区间的融合分析结果，生成与当前充放电阶段匹配的动态优化策略，包括： 根据所述时变特征确定电池温度的安全上升斜率阈值，并结合所述周期性模式计算电压波动的允许偏差范围； 识别所述异常波动区间对应的电流突变幅度，并根据所述电流突变幅度与预设安全阈值的比较结果，动态设定充放电速率的降额比例； 基于所述安全上升斜率阈值计算温度控制区间的动态上限值，所述动态上限值根据实时电池温度与所述安全上升斜率阈值的乘积进行累积更新； 根据所述允许偏差范围确定电压稳定范围的中心值，所述中心值通过所述电压波动序列的周期性模式中相邻波峰与波谷的均值动态校准； 将所述降额比例转换为充放电速率调整阈值的分段线性函数，所述分段线性函数的转折点与所述电流变化序列中异常波动区间的持续时间呈负相关； 融合所述动态上限值、中心值及分段线性函数生成多参数协同约束条件，其中，所述温度控制区间的下限值保持恒定，所述电压稳定范围的边界值根据所述中心值对称扩展预设百分比； 根据所述多参数协同约束条件建立充放电速率调整阈值、温度控制区间及电压稳定范围的联动映射表，所述联动映射表中每个充放电速率调整阈值对应唯一的温度控制区间和电压稳定范围组合； 基于当前充放电阶段匹配的实时电池状态数据索引所述联动映射表，输出包含充放电速率调整阈值、温度控制区间及电压稳定范围的动态优化策略，其中，所述充放电速率调整阈值与所述降额比例呈反比关系，所述温度控制区间的上限值由所述安全上升斜率阈值动态调整。

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