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龙图腾网获悉深圳三晖能源科技有限公司申请的专利一种电池组主动均衡管理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：CN120281047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510735428.9，技术领域涉及：H02J7/00；该发明授权一种电池组主动均衡管理方法及系统是由邓栋;曹锋;胡坤设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池组主动均衡管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理系统技术领域，公开了一种电池组主动均衡管理方法及系统，其中一种电池组主动均衡管理方法包括：采集电池组参数数据，通过时间尺度分解算法将系统动态分解；构建概率状态转移模型，对电池组未来状态进行概率性预测；构建三个并行预测控制器；将传统模糊规则扩展为概率形式，通过贝叶斯模糊推理量化决策不确定性；基于条件风险价值构建风险调整型目标函数，生成均衡控制决策及其置信区间；调整执行强度，输出均衡电流指令；通过多时间尺度数据分解和并行预测控制架构，实现对电池组从秒级瞬态响应到月级健康演变的全面管理，打破了传统单一时间尺度控制器的局限性。

本发明授权一种电池组主动均衡管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电池组主动均衡管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集电池组参数数据，通过时间尺度分解算法将系统动态分解为短期动态、中期动态和长期动态三个时间尺度分量，所述时间尺度分解算法包括：应用小波变换对预处理后的时序数据进行多尺度分解，其中短期动态分量为秒至分钟级，捕捉瞬态响应和快速波动；中期动态分量为小时至天级，反映日间变化和充放电循环；长期动态分量为周至月级，体现老化趋势和季节性变化； 基于时间尺度分量，构建概率状态转移模型，对电池组未来状态进行概率性预测，输出状态预测分布，所述概率状态转移模型基于变分自编码器架构实现，包含编码器网络和解码器网络，通过变分推断估计后验分布，使用贝叶斯学习方法估计模型参数，采用粒子滤波算法进行多步概率预测； 基于时间尺度分量和状态预测分布，构建短期控制器、中期控制器和长期控制器三个并行预测控制器； 根据状态预测分布和预测控制器输出，将传统模糊规则扩展为概率形式，通过贝叶斯模糊推理量化决策不确定性，所述贝叶斯模糊推理包括： 构建贝叶斯模糊规则库，每条贝叶斯模糊规则表示为概率形式； 采用贝叶斯学习方法估计模糊集合参数； 基于贝叶斯模糊规则和参数分布进行概率模糊推理； 计算推理输出分布的均值、方差、置信区间和熵，量化决策不确定性； 根据状态预测分布、预测控制器输出和贝叶斯模糊推理结果，基于条件风险价值构建风险调整型目标函数，生成均衡控制决策及其置信区间； 根据预测控制器输出、贝叶斯模糊推理结果和均衡控制决策，并根据置信区间调整执行强度，输出均衡电流指令，所述调整执行强度的执行强度调整函数为： 其中ηt表示时刻t的执行强度调整系数，ηbase为基础执行强度，exp·表示自然指数函数，kdecay为执行强度衰减系数，-u为控制动作标准化因子，ulower和uupper分别表示控制动作的置信区间的下界和上界。

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