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龙图腾网获悉四川新能源汽车创新中心有限公司申请的专利一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法及装置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：CN121145495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511695190.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法及装置是由戴锋;陈友林;华剑锋;陈帝佐;刘彦伶;龙运林设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，提出了一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法及装置。方法包括：实时获取针对目标锂电池的多维数据流；根据多维数据流进行时序对齐处理，得到同时序多维数据流；构建动态数据桶，动态数据桶包括当前数据桶和已关闭数据桶，当前数据桶为正在接收并缓存实时数据且尚未被标记为关闭状态的数据桶；对于同时序多维数据流中的生成的最新多维数据，基于当前数据桶对最新多维数据分别进行自适应限幅滤波处理和特征点识别处理，以对当前数据桶进行更新；基于更新后的当前数据桶中的数据，对当前的锂电池数字孪生模型进行更新，得到更新后的锂电池数字孪生模型。实现了数字孪生体与物理电池状态的毫秒级同步与动态演化。

本发明授权一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于实时数据的锂电池数字孪生构建方法，其特征在于，包括： 实时获取针对目标锂电池的多维数据流； 根据所述多维数据流进行时序对齐处理，得到同时序多维数据流； 构建动态数据桶，所述动态数据桶包括当前数据桶和已关闭数据桶，所述当前数据桶为正在接收并缓存实时数据且尚未被标记为关闭状态的数据桶； 对于所述同时序多维数据流中的生成的最新多维数据，基于所述当前数据桶对所述最新多维数据分别进行自适应限幅滤波处理和特征点识别处理，以对所述当前数据桶进行更新； 基于更新后的所述当前数据桶中的数据，对当前的锂电池数字孪生模型进行更新，得到更新后的锂电池数字孪生模型； 其中，所述对于所述同时序多维数据流中的生成的最新多维数据，基于所述当前数据桶对所述最新多维数据分别进行自适应限幅滤波处理和特征点识别处理，以对所述当前数据桶进行更新，包括： 生成所述最新多维数据后，根据所述当前数据桶中的数据计算当前标准差； 计算所述最新多维数据与上一采样节点数据之间的绝对差，所述上一采样节点数据为所述最新多维数据对应的采样节点的前一采样节点得到的多维数据； 以所述当前标准差为阈值，将所述绝对差与所述阈值进行比较； 当所述绝对差小于等于所述阈值时，将所述最新多维数据作为新增数据添加至所述当前数据桶中； 当所述绝对差大于所述阈值时，将所述上一采样节点数据作为新增数据添加至所述当前数据桶中； 所述对于所述同时序多维数据流中的生成的最新多维数据，基于所述当前数据桶对所述最新多维数据分别进行自适应限幅滤波处理和特征点识别处理，以对所述当前数据桶进行更新，还包括： 根据添加有所述新增数据的当前数据桶中的数据，计算新的标准差； 基于所述新的标准差、预存的历史最大标准差和预存的历史最小标准差，并结合上一时间节点的桶大小和预设缩放系数，计算新的桶大小； 其中，所述新的桶大小被约束在桶大小初始值和预设最大值之间； 所述对于所述同时序多维数据流中的生成的最新多维数据，基于所述当前数据桶对所述最新多维数据分别进行自适应限幅滤波处理和特征点识别处理，以对所述当前数据桶进行更新，还包括： 将所述新的标准差与所述预存的历史最大标准差进行比较； 当所述新的标准差大于所述预存的历史最大标准差时，识别并标记所述新增数据为特征点； 在识别到所述新增数据为特征点后，将特征点发生前最后一个平稳数据桶的标准差加入至预存的历史统计序列中，并基于更新后的历史统计序列重新计算所述预存的历史最大标准差和所述预存的历史最小标准差。

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