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龙图腾网获悉北京印刷学院申请的专利一种基于AI的电池管理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：CN121123442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511201579.2，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权一种基于AI的电池管理系统是由肖祥慧;赵晓宁;杜艳平;张晨雪;顾阳设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的电池管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，尤其涉及一种基于AI的电池管理系统，该系统包括采集模块、识别模块、判定模块、筛选模块、预警模块以及修正模块。本发明通过采集电池舱在高原环境中可能发生结构、热、电、化学变化的多个核心参数，利用电压偏离作为初筛依据，引入结构应力与壳体变形的组合特征，进一步精准识别处于临界或早期失稳状态的风险电池舱，进而结合风险电池舱在电池簇中的数量和空间位置密度，实现对局部聚集趋势的判断，有效揭示热失稳或结构异常可能蔓延的区域性风险，有效解决了由于现有AI算法仅基于固定电气模型和静态阈值导致在高原地区对电池舱结构热失稳和早期微观故障识别不足进而造成电池组安全隐患的问题。

本发明授权一种基于AI的电池管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的电池管理系统，其特征在于，包括： 采集模块，用以实时采集高原地区风光储联合电站中分布式电池舱集群内各待处理电池舱的壳体收缩量、支撑件应力、电解质的蒸发速率、电池温升速率以及电池电压； 识别模块，其与所述采集模块连接，用以根据所述电池电压和预设电压阈值识别出若干关注电池舱，并根据各所述关注电池舱的所述电池电压、所述壳体收缩量以及所述支撑件应力识别若干风险电池舱； 判定模块，其分别与所述识别模块和所述采集模块连接，用以根据所述风险电池舱在所述分布式电池舱集群所属电池簇内的数量和位置对各所述风险电池舱进行位置判定，得到第一判定结果和第二判定结果； 筛选模块，其分别与所述判定模块和所述采集模块连接，用以根据所述第一判定结果、各所述风险电池舱的所述蒸发速率筛选出若干第一异常电池舱，以及，根据所述第二判定结果、全部所述待处理电池舱的电池温升速率、所述电池电压以及预设人工智能模型筛选出若干第二异常电池舱； 预警模块，其与所述筛选模块连接，用以对所述第一异常电池舱和所述第二异常电池舱中重叠的所述待处理电池舱发出预警； 修正模块，其分别与所述筛选模块和所述识别模块连接，用以根据预设修正周期内所述第一异常电池舱和所述第二异常电池舱的重叠率的变化特征修正所述预设电压阈值； 所述判定模块包括： 获取单元，用以获取各所述电池簇内所述风险电池舱的数量，得到风险数量，以及，获取各电池簇内风险电池舱的位置坐标，得到若干风险坐标； 系数计算单元，其与所述获取单元连接，用以根据所述风险数量和预设数量阈值的对比结果、所述风险坐标计算各所述风险电池舱的聚集表征系数； 位置判定单元，其与所述系数计算单元连接，用以根据所述聚集表征系数和预设密度阈值的对比结果判定各所述风险电池舱是否处于聚集区，以得到若干所述第一判定结果和若干所述第二判定结果； 所述系数计算单元包括： 系数第一计算子单元，用以在所述风险数量小于预设数量阈值时根据全部所述风险坐标和预设参照坐标计算所述聚集表征系数； 系数第二计算子单元，用以在所述风险数量大于或等于所述预设数量阈值时根据各所述风险坐标和预设系数计算距离计算所述聚集表征系数； 预设参照坐标为电池簇中心的几何重心坐标； 所述位置判定单元包括： 第一判定子单元，用以在各所述风险电池舱的所述聚集表征系数大于预设密度阈值时判定所述风险电池舱处于聚集区，以得到若干所述第一判定结果； 第二判定子单元，用以在各所述风险电池舱的所述聚集表征系数小于或等于所述预设密度阈值时判定所述风险电池舱不处于聚集区，以得到若干所述第二判定结果； 所述修正模块包括： 重叠率计算单元，用以计算所述预设修正周期内各时刻的所述第一异常电池舱和所述第二异常电池舱的重叠率； 重叠波动计算单元，用以计算全部所述重叠率的标准差，得到重叠波动值； 修正单元，其与所述重叠波动计算单元连接，用以在所述重叠波动值大于预设重叠波动阈值时，根据重叠波动值和预设重叠波动阈值的相对偏差修正所述预设电压阈值。

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