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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警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：CN119749253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411826294.3，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法是由申江卫;陈鑫;陈峥;沈世全;魏福星;夏雪磊设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法，包括：通过大数据平台采集车辆电池系统的运行数据；对采集到的数据进行数据清洗并形成数据集；将数据集划分为训练集和测试集；通过训练集构建预测模型；将测试集输入预测模型，以最高单体电压和最高探针温度为预测标签值得到预测结果；输出预警结果。本发明对电池的电压和温度进行了高精度同步前向预测，实验结果表明，相较于现有的电池管理系统BMS预警方法，本发明可提前4.5分钟实现电压过限预警，提前83.5分钟实现欠压前电压异常升降预警，提前24.6分钟实现温度报警，并在故障发生前35.1分钟实现温度预警，为驾驶人员提供了充足的反应时间，显著增强了车辆的安全性能。

本发明授权一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过大数据平台采集车辆电池系统的运行数据； 所述车辆电池系统包括：正常车辆与曾发生故障报警的车辆的电池系统； 故障类型包括：电压故障和温度故障； 所述电压故障包括：电池单体过压、欠压、电压变化过快； 所述温度故障包括：温升过快、温度超出设定阈值； 所述电池系统的运行数据包括：车辆ID、采样时间、电池组总电压、单体最高电压、单体最低电压、SOC、总电流、探针最高温度和探针最低温度； S2、对采集到的数据进行数据清洗并生成数据集； 所述对采集到的数据进行数据清洗包括： 1使用线性插值填充丢失帧小于三帧的空缺数据，大于三帧的缺失片段对片段进行剔除； 2对比正常范围和所采集到数据的总电压，总电流，单体最高及最低电压，探针最高及最低温度；SOC的正常范围分别为[200V,500V]，[-1000A,1000A]，[2V,5V]，[-40℃，210℃]，[0，100]，超过范围的数据视为传感器异常采集数据应当剔除； 3使用小波变换对所有数据进行降噪处理； 所述数据集的生成具体为：将电池组总电压、单体最高电压、单体最低电压、SOC、总电流、探针最高温度和探针最低温度形成一个维度为[N,7]的矩阵；其中，将单体最高电压和探针最高温度作为最后两列； S3、将数据集划分为训练集和测试集； S4、通过训练集构建预测模型； S5、将测试集输入预测模型，以最高单体电压和最高探针温度为预测标签值得到预测结果； S6、输出预警结果。

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