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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类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：CN119989088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510077144.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法是由董广忠;沈富康;陈浩楠;孙丽;楼云江;王夷飞设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法，所属领域为电池管理系统领域，包括：结合一阶整数阶等效电路模型与Rint模型，估算电池的欧姆内阻，并结合电池的相对SOC与相对容量进行故障分类。通过Rint模型的应用，能够在电池状态不完全知晓的情况下，完成对电池故障的有效分类。此技术点的重要性在于它能够在采样密度较低的条件下，仍然保持较高的故障诊断精度，对于实际应用中的电池管理和故障预警具有重要意义。

本发明授权一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法在权利要求书中公布了：1.一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法，其特征在于，包括： 获取工商储能设备电池管理系统上传的运行数据，对所述运行数据进行数据清洗，获得清洗后数据； 对所述清洗后数据进行特征分析和选择，获得特征数据集； 基于DBSCAN算法对所述特征数据集进行计算，获得故障电池，对所述故障电池的电池簇电流与簇SOC数据，进行数据插值与数据对齐处理，获得插值后的BCU的簇电流与簇SOC信息； 基于一阶整数阶电池等效电路模型计算所述故障电池的平均欧姆内阻； 基于所述插值后的BCU的簇电流与簇SOC信息对BMU中采集的单体电池电压信息进行插值，并根据Rint模型和所述平均欧姆内阻拟合正常电池平均OCV-SOC曲线； 基于所述平均OCV-SOC曲线计算相对SOC变化值，基于所述相对SOC变化值计算相对容量，同时设计故障诊断与分类阈值； 将所述相对容量和所述故障诊断与分类阈值进行对比，获得电池微短路与低容量故障的诊断与分类结果； 基于所述平均OCV-SOC曲线计算相对SOC变化值，基于所述相对SOC变化值计算相对容量的过程包括： 计算故障电池的OCV，通过查询正常电池的OCV-SOC数据表，获得故障电池在正常电池SOC区段的SOC变化趋势； 通过计算故障电池SOC的变化区间，得出其SOC变化量，通过比较故障电池与正常电池的SOC变化量，计算出故障电池的相对容量值； 将所述相对容量和所述故障诊断与分类阈值进行对比的过程包括： 记充电容量偏差为，放电容量偏差为，充放电容量偏差为； 以为判断低容量的主要判据，为判断微短路的主要判据，为判断微短路的辅助 判据，表达式为： 其中，，，为故障诊断与分类的阈值。

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