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龙图腾网获悉山东积成智通新能源有限公司;国网电动汽车服务(福建)有限公司申请的专利电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制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：CN120588856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511100131.1，技术领域涉及：B60L53/66；该发明授权电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制方法及系统是由陈小平;蓝福胜;吴迪;朱立韶;宁明强;郑蔚蔚;王林先;赵波;孙兴伟;焦天宇;范龙广;李韦改;李海涛;郭旭设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车充电技术领域，公开了一种电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制方法及系统，该方法包括：采集电动汽车充电过程中的各单体电池的电压数据，对电压数据的变化趋势进行监控，识别出电压异常的单体电池；采集每一次完整的行车放电过程的数据，监控各单体电池的开路电压OCV和电池容量，识别出异常的单体电池；采集多次电动汽车充电过程中的数据，进行长时间使用过程中各单体电池的性能的异常演变诊断；辨识单体电池异常老化表征指标随单体电池循环老化衰减的拐点，进行单体电池异常老化诊断和预警。利用本发明方案，采用电池安全模块实时监测和动态充电策略调整工艺，有效解决了充电过程中电池风险防控不及时的问题。

本发明授权电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车充电设施云边协同的电池诊断与控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集电动汽车充电过程中的各单体电池的电压数据，对所述单体电池的电压数据的变化趋势进行监控，识别出电压异常的所述单体电池； 步骤2，采集每一次完整的行车放电过程的数据，监控各所述单体电池的开路电压OCV和电池容量，识别出异常的所述单体电池； 步骤3，采集多次电动汽车充电过程中的数据，进行长时间使用过程中各所述单体电池的性能的异常演变诊断； 步骤4，辨识所述单体电池异常老化表征指标随所述单体电池循环老化衰减的拐点，进行所述单体电池异常老化诊断和预警； 其中，步骤2包括： 步骤21，利用电流突变点来计算所述单体电池的内阻； 步骤22，计算一次完整充放电过程的所有单体电池的开路电压OCVk,i即第k个采样点第i个单体电池的开路电压，和开路电压OCVk,i的中位数或平均数OCVk,ave； 步骤23，计算OCVk,i与OCVk,ave的个体差值dOCVk,i和个体差值dOCVk,i的平均差值dOCVk,ave，基于u±3σ或u±4σ原则进行离群判断，识别出开路电压异常的所述单体电池； 步骤24，计算一次完整充放电过程中所述单体电池在到达高端OCV点时的充入电量QH,i和平均电池容量QH,ave的差值dQH,i；当某一所述单体电池的dQH,i超过阈值时，说明该所述单体电池的荷电状态SOC一致性过差，所述单体电池存在异常； 步骤25，取所述单体电池在到达高端OCV点时的充入电量QH,i和到达低端OCV点时的充入电量QL,i之间的差值dQi，及平均电池容量dQave，计算所述单体电池的dQi与平均电池容量dQave的比值dQidQave，当某节所述单体电池的dQidQave低于阈值时，说明该节所述单体电池的容量偏低异常； 步骤3包括： 步骤31，判断电动汽车充电过程中的电流突变点； 步骤32，利用电流突变点k的电流和电压，计算所述单体电池i的内阻Rk,i； 步骤33，对单节所述单体电池，取充电过程中的所有电流突变点计算出的所述单体电池的内阻的平均值或中位数，作为所述单体电池的内阻Ri，取所有所述单体电池内阻的平均值或中位数作为本次充电过程中平均电池的内阻Rave； 步骤34，利用电流突变点的电流电压数据计算出每节所述单体电池的开路电压OCVi、平均电池的开路电压OCVave及单体电池容量Qi、平均电池容量Qave； 步骤35，对比同一辆电动汽车各所述单体电池在多次充电过程中的数据，在判定所述单体电池异常时，发送告警信息； 步骤36，对比充放电次数相近或行驶里程相近的同车型不同车辆充电过程中的各所述单体电池数据，在判定所述单体电池异常时，发送告警信息； 在步骤35中，云平台按照充电桩端边缘模块上送的车辆VIN码对同一辆电动汽车的数据进行监控；对比同一辆电动汽车各所述单体电池在多次充电过程中的数据，各所述单体电池在多次充电过程中的数据包括所述单体电池内阻Ri、开路电压OCVi和容量Qi；当所述单体电池内阻Ri、开路电压OCVi和容量Qi与平均电池数据的差值出现超出阈值且显著离群时，判定为所述单体电池异常，并向用户发送告警信息；为降低误报，结合阈值判断和离群判断同时满足时才会判定为所述单体电池异常； 在步骤36中，云平台依据充电桩端边缘模块上送的车辆VIN码来对车辆型号进行分类；对比充放电次数相近或行驶里程相近的同车型不同车辆充电过程中的各所述单体电池数据；依靠云端大模型，对所述单体电池内阻Ri、开路电压OCVi和容量Qi进行阈值和离群判定；当上述表征参数即所述单体电池内阻Ri、开路电压OCVi和容量Qi与平均电池数据的差值出现超出阈值且显著离群时，判定为所述单体电池异常，并向用户发送告警信息；为降低误报，结合阈值判断和离群判断同时满足时才会判定为所述单体电池异常。

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