CN117970126B - 一种基于数据分析的电池安全预警*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据分析的电池安全预警***,属于电池安全领域,用于解决如何综合判定电池安全预警中的电池异常的问题,包括特征比对模块、风险评估模块、形变监测模块和温控预警模块,所述特征比对模块用于将对象特征信息与型号特征信息进行比对,得到电池的监测等级,所述温控预警模块用于对工作状态下电池的温度情况进行预警,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号,所述形变监测模块用于对电池的外观情况进行监测,生成电池形变安全信号或电池形变风险信号,所述风险评估模块用于对电池的安全情况进行评估,得到电池安全等级,本发明设定差别化的异常判定标准,结合多因素实现电池异常的准确判定。
Description
技术领域
本发明属于电池领域,涉及安全预警技术,具体是一种基于数据分析的电池安全预警***。
背景技术
电池指盛有电解质溶液和金属电极以产生电流的杯、槽或其他容器或复合容器的部分空间,能将化学能转化成电能的装置。具有正极、负极之分。随着科技的进步,电池泛指能产生电能的小型装置。如太阳能电池。电池的性能参数主要有电动势、容量、比能量和电阻。利用电池作为能量来源,可以得到具有稳定电压,稳定电流,长时间稳定供电,受外界影响很小的电流,并且电池结构简单,携带方便,充放电操作简便易行,不受外界气候和温度的影响,性能稳定可靠,在现代社会生活中的各个方面发挥有很大作用。
在对电池安全预警的过程中,当下电池安全预警不能根据电池的实际使用情况设置差别化的异常判定标准,同时,当前电池的安全预警判定指标过于单一等问题,从而导致安全预警判定结果不准确或出现偏差,为此,我们提出一种基于数据分析的电池安全预警***。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明目的是提供一种基于数据分析的电池安全预警***。
本发明所要解决的技术问题为:
如何差异化设定电池的异常判定标准,并结合多因素在对应异常判定标准下如何实现电池安全预警的准确判定。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于数据分析的电池安全预警***,包括数据监测模块、数据导入终端、特征比对模块、电池参数数据库、预警终端、风险评估模块、形变监测模块、温控预警模块以及处理器,所述数据导入终端用于导入电池型号、电池的对象特征信息至处理器,所述处理器将电池型号发送至电池参数数据库和将对象特征信息发送至特征比对模块;所述电池参数数据库用于存储不同型号电池的电池基本信息和型号特征信息,电池参数数据库依据型号将对应的电池基本信息和型号特征信息发送至处理器,所述处理器将电池基本信息发送至风险评估模块和温控预警模块、将型号特征信息发送至特征比对模块;
所述特征比对模块用于将对象特征信息与型号特征信息进行比对,得到电池的监测等级发送至处理器,处理器依据监测等级得到电池对应的监测参数并发送至数据监测模块;数据监测模块结合监测样本数用于监测电池在工作状态下的电池实时参数并发送至处理器,所述处理器将电池实时参数发送至风险评估模块;
所述温控预警模块用于对工作状态下电池的温度情况进行预警,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号反馈至处理器,所述处理器将电池温度正常信号或电池温度异常信号发送至风险评估模块;
所述形变监测模块用于对电池的外观情况进行监测,生成电池形变安全信号或电池形变风险信号反馈至处理器,所述处理器将电池形变安全信号或电池形变风险信号发送至风险评估模块;所述风险评估模块用于对电池的安全情况进行评估,得到电池安全等级反馈至处理器,所述处理器将电池安全等级发送至预警终端;所述预警终端基于电池安全等级显示对应的预警信息。
进一步地,对象特征信息为电池的初次使用时刻、充电时长和放电时长,其中,充电时长为电池从放电完毕后至充电完毕所消耗的时长,放电时长为电池从充电完毕后至放电完毕所消耗的时长;
电池基本信息为电池的标准温度值、标准电压值、标准内阻值以及终点电压值;
型号特征信息为电池的平均使用时长、平均充电时长和平均放电时长。
进一步地,所述特征比对模块的比对过程具体如下:
根据实时时刻减去电池的初次使用时刻计算得到电池的已使用时长;
计算电池的平均使用时长和电池的已使用时长的差值得到电池的剩余使用时长;
剩余使用时长与零进行比对,判定电池报废状态且电池安全等级为第三安全等级或进一步分析;
计算充电时长和平均充电时长的差值得到充电偏差时长,同理得到电池的放电偏差时长;
而后计算电池的监测等级值,将电池的监测等级值与监测等级阈值进行比对,判定电池的监测等级为第一监测等级、第二监测等级或第三监测等级。
进一步地,监测参数的设定过程具体如下:
若监测等级为第一监测等级,则电池的监测样本为第一监测样本数和监测间隔时长为第一监测间隔时长;
若监测等级为第二监测等级,则电池的监测样本为第二监测样本数和监测间隔时长为第二监测间隔时长;
若监测等级为第三监测等级,则电池的监测样本为第三监测样本数和监测间隔时长为第三监测间隔时长。
进一步地,第一监测样本数的取值小于第二监测样本数的取值,第二监测样本数的取值小于第三监测样本数的取值;
第一监测间隔时长的数值大于第二监测间隔时长的数值,第二监测间隔时长的数值大于第三监测间隔时长的数值。
进一步地,电池实时参数为电池的工作温度值、工作电压值和工作内阻值。
进一步地,所述温控预警模块的工作过程具体如下:
获取电池的工作温度值,而后获取电池的标准温度值;
计算多组监测样本中工作温度值和标准温度值的差值并相加求和取值得到电池的温度平均偏差值;
将温度平均偏差值与温度偏差阈值进行比对,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号。
进一步地,所述形变监测模块的监测过程具体如下:
若电池表面受到的压力值超出形变压力阈值并且受到压力的持续时长超出电池对应的监测间隔时长,则生成电池形变风险信号;
若电池表面受到的压力值均未超出形变压力阈值,则发射红外线并感应电池表面反射的红外线反射光束,若反射光束感应点接收到红外反射光束,则生成电池形变安全信号;
若反射光束感应点未接收到红外反射光束,则生成电池形变风险信号。
进一步地,所述风险评估模块的评估过程具体如下:
若接收到电池形变风险信号或电池温度异常信号,则判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器;
若同时接收到电池形变安全信号和电池温度正常信号,则获取电池的电池基本信息,得到电池的标准电压值、标准内阻值以及终点电压值;
获取电池的电池实时参数,得到电池的工作电压值和工作内阻值;
对比工作电压值和终点电压值,若工作电压值小于等于终点电压值,则判定电池处于过放电状态,判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器;
若工作电压值大于终点电压值,则计算电池风险样本值;
电池风险样本值相加求和取平均得到电池的电池风险预测值;
将电池风险预测值和电池风险预测阈值进行比较,判定电池安全等级为第一安全等级、第二安全等级或第三安全等级。
进一步地,所述预警终端的工作过程具体如下:
若为第一安全等级,则预警终端显示绿色图标;
若为第二安全等级,则预警终端显示橙色图标;
若为第三安全等级,则预警终端显示红色图标。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过特征比对模块将对象特征信息与型号特征信息进行比对,得到电池的监测等级,依据监测等级得到电池对应的监测参数,而后通过温控预警模块对工作状态下电池的温度情况进行预警,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号发送至风险评估模块,再利用形变监测模块对电池的外观情况进行监测,生成电池形变安全信号或电池形变风险信号发送至风险评估模块,最后通过风险评估模块对电池的安全情况进行评估,得到电池安全等级,本发明根据电池使用情况设置对应的监测等级,实现差别化的异常判定标准,同时从温控、形变、放电状态和风险预测等多方面对电池异常进行判定,使得判定结果更加准确。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的整体***框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,现提供一种基于数据分析的电池安全预警***,在本实施例中,该***可应用于单电池、多电池组以及电池集群的安全预警,在此不作具体限定;
在本实施例中,***包括数据监测模块、数据导入终端、特征比对模块、电池参数数据库、预警终端、风险评估模块、形变监测模块、温控预警模块以及处理器;
所述数据导入终端用于用户在初次使用本***时导入电池型号、电池的对象特征信息发送至处理器,所述处理器将电池型号发送至电池参数数据库,所述处理器将对象特征信息发送至特征比对模块;
需要具体说明的是,对象特征信息为电池的初次使用时刻、充电时长、放电时长等,其中,充电时长为电池从放电完毕后至充电完毕所消耗的时长,放电时长为电池从充电完毕后至放电完毕所消耗的时长;
所述电池参数数据库用于存储不同型号电池的电池基本信息和型号特征信息,电池参数数据库依据型号将对应的电池基本信息和型号特征信息发送至处理器,所述处理器将电池基本信息发送至风险评估模块和温控预警模块,所述处理器将型号特征信息发送至特征比对模块;
需要具体说明的是,电池基本信息为电池的标准温度值、标准电压值、标准内阻值以及终点电压值等,标准温度值可以理解为电池在正常运行状态下的温度值;型号特征信息由大量相同型号电池的对象特征信息进行数据分析后取均值得到的基准数据,型号特征信息具体为电池的平均使用时长、平均充电时长、平均放电时长等;
所述特征比对模块用于将对象特征信息与型号特征信息进行比对,判定电池的监测等级,具体过程如下:
步骤一:根据判定时实时时刻减去电池的初次使用时刻计算得到电池的已使用时长;
步骤二:计算电池的平均使用时长和电池的已使用时长的差值得到电池的剩余使用时长STu,u代表电池的编号,u=1,2,……,z,z为正整数;
若STu≤0,则判定电池为可报废状态并判定电池安全等级为第三安全等级,若STu>0,则继续下述步骤;
步骤三:计算电池的充电时长和电池的平均充电时长的差值得到充电偏差时长CPu;
步骤四:同理计算得到电池的放电偏差时长FPu;
步骤五:根据公式DJu=CPu×q1+FPu×q2计算得到电池的监测等级值DJu,式中,q1和q2均为固定数值的比例系数,且q1和q2的取值均大于零;
步骤六:将电池的监测等级值与监测等级阈值进行比对:
若DJu<Y1,则监测等级为第一监测等级;
若Y1≤DJu<Y2,则监测等级为第二监测等级;
若Y2≤DJu,则监测等级为第三监测等级;其中,Y1和Y2为固定数值的监测等级阈值,0<Y1<Y2;
其中,第一监测等级的等级低于第二监测等级的等级,第二监测等级的等级低于第三监测等级的等级;
所述特征比对模块将电池的监测等级发送至处理器,处理器依据监测等级得到电池对应的监测参数,并将监测参数发送至数据监测模块;
举例说明:若监测等级为第一监测等级,则电池的监测样本为第一监测样本数和监测间隔时长为第一监测间隔时长;若监测等级为第二监测等级,则电池的监测样本为第二监测样本数和监测间隔时长为第二监测间隔时长;若监测等级为第三监测等级,则电池的监测样本为第三监测样本数和监测间隔时长为第三监测间隔时长;
可理解的是,第一监测样本数的取值小于第二监测样本数的取值,第二监测样本数的取值小于第三监测样本数的取值,第一监测间隔时长的数值大于第二监测间隔时长的数值,第二监测间隔时长的数值大于第三监测间隔时长的数值;
所述数据监测模块结合监测样本数用于监测电池在工作状态下的电池实时参数,并将电池实时参数发送至处理器,所述处理器将电池实时参数发送至风险评估模块;
需要具体说明的是,电池实时参数为电池的工作温度值、工作电压值、工作内阻值等,数据监测模块具体可以为红外测温仪、温度传感器等,在此不做具体限定和赘述;
所述温控预警模块用于对工作状态下电池的温度情况进行预警,并判定电池是否出现温度异常,工作过程具体如下:
步骤S1:将获取电池的工作温度值标记为SWui,i为电池的监测样本的编号,i=1,2,……,x为正整数,x的取值根据监测等级分别对应的监测样本数;
而后获取电池的标准温度值,并将标准温度值标记为BWu;
步骤S2:计算多组监测样本中工作温度值和标准温度值的差值并相加求和取值得到电池的温度平均偏差值DTu;
步骤S3:将温度平均偏差值Dtu与温度偏差阈值进行比对:
若DTu<T1,则生成电池温度正常信号;
若T1≤DTu,则生成电池温度异常信号;其中,T1为固定数值的电池温度偏差阈值;
所述温控预警模块将电池温度正常信号或电池温度异常信号反馈至处理器,所述处理器将电池温度正常信号或电池温度异常信号发送至风险评估模块;
所述形变监测模块用于对电池的外观情况进行监测,从而监测得到电池形变风险信号或电池形变安全信号,在实际应用场景中,形变监测模块可以为电池表面全覆盖的电阻应变式传感器、体积变化感应气囊、压力传感器等,在本实施例中形变监测模块为电池表面全覆盖的压力传感器以及红外传感器,监测过程具体如下:
若电池表面任一压力传感器受到压力值超出形变压力阈值并且受到压力值的持续时长超出电池对应的监测间隔时长,即认定电池发生形变,则生成电池形变风险信号;
若电池表面所有压力传感器受到压力值均未超出形变压力阈值,则继续下述步骤;
红外传感器通过发射红外线并感应电池表面反射的红外线反射光束,需要具体说明的是,红外传感器分布在电池表面的相对面,每一面对应一定数量红外线的反射光束感应点,电池的形状优选为长方体或者正方体;
正常情况下,电池未发生形变,反射光束感应点能正常感应到红外反射光束,从而判断电池未发生形变并生成电池形变安全信号;
若电池出现凸起、凹陷等形变,因反射面对应位置出现形变导致红外反射光束轨迹发生改变,使得反射光束感应点不能正常感应到红外反射光束,从而判定电池发生形变并生成电池形变风险信号;
所述形变监测模块将电池形变安全信号或电池形变风险信号反馈至处理器,所述处理器将电池形变安全信号或电池形变风险信号发送至风险评估模块;
所述风险评估模块基于数据分析、监测等级和信号等数据用于对电池的安全情况进行评估,判定得到电池安全等级,评估过程具体如下:
步骤Q1:若接收到电池形变风险信号则直接判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器,若接收到电池形变安全信号则进行后续判定步骤;
步骤Q2:若接收电池温度异常信号则直接判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器,若接收到电池温度正常信号则进行后续判定步骤;
步骤Q3:获取电池的电池基本信息,得到电池的标准电压值SVu、标准内阻值NRu以及终点电压值EVu;
步骤Q4:获取电池的电池实时参数,得到电池的工作电压值WVui和工作内阻值WRui;
步骤Q5:对比工作电压值WVui和终点电压值EVu,
若WVui>EVu,则进行后续判定步骤;
若WVui≤EVu,则判定电池处于过放电状态,直接判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器;
步骤Q6:根据公式RSui=|SVu-WVui|×s1+|NRu-WRui|×s2计算得到电池风险样本值;式中,s1和s2均为固定数值的比例系数,且s1和s2的取值均大于零;
步骤Q7:电池风险样本值相加求和取平均得到电池的电池风险预测值DRu;
步骤Q8:将电池风险预测值和电池风险预测阈值进行比较:
若DRu≤Y1,则判定电池安全等级为第一安全等级;
若Y1<DRu≤Y2,则判定电池安全等级为第二安全等级;
若Y2<DRu,则判定电池安全等级为第三安全等级;
其中,第三安全等级的等级高于第二安全等级的等级,第二安全等级的等级高于第一安全等级的等级;
其中,Y1和Y2均为固定数值的电池风险预测阈值,0<Y1<Y2;
所述风险评估模块将电池安全等级反馈至处理器,所述处理器将电池安全等级发送至预警终端;
所述预警终端基于电池安全等级显示对应的预警信息,具体过程如下:
若为第一安全等级,则预警终端显示绿色图标,表示电池安全状况良好;
若为第二安全等级,则预警终端显示橙色图标,表示电池安全状况不佳;
若为第三安全等级,则预警终端显示红色图标,表示电池安全状况危险;
可理解的是,按电池安全状况区分,第三安全等级最为危险,第二安全等级次之,第一安全等级最为安全;
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,关于系数的大小,只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种基于数据分析的电池安全预警***,其特征在于,包括数据监测模块、数据导入终端、特征比对模块、电池参数数据库、预警终端、风险评估模块、形变监测模块、温控预警模块以及处理器,所述数据导入终端用于导入电池型号、电池的对象特征信息至处理器,所述处理器将电池型号发送至电池参数数据库和将对象特征信息发送至特征比对模块,对象特征信息为电池的初次使用时刻、充电时长和放电时长,其中,充电时长为电池从放电完毕后至充电完毕所消耗的时长,放电时长为电池从充电完毕后至放电完毕所消耗的时长;所述电池参数数据库用于存储不同型号电池的电池基本信息和型号特征信息,电池基本信息为电池的标准温度值、标准电压值、标准内阻值以及终点电压值,型号特征信息为电池的平均使用时长、平均充电时长和平均放电时长,电池参数数据库依据型号将对应的电池基本信息和型号特征信息发送至处理器,所述处理器将电池基本信息发送至风险评估模块和温控预警模块、将型号特征信息发送至特征比对模块;
所述特征比对模块用于将对象特征信息与型号特征信息进行比对,得到电池的监测等级发送至处理器,处理器依据监测等级得到电池对应的监测参数并发送至数据监测模块;数据监测模块结合监测样本数用于监测电池在工作状态下的电池实时参数并发送至处理器,所述处理器将电池实时参数发送至风险评估模块,电池实时参数为电池的工作温度值、工作电压值和工作内阻值;
其中,所述特征比对模块的比对过程具体如下:
根据实时时刻减去电池的初次使用时刻计算得到电池的已使用时长;
计算电池的平均使用时长和电池的已使用时长的差值得到电池的剩余使用时长;
剩余使用时长与零进行比对,判定电池报废状态且电池安全等级为第三安全等级或进一步分析;
计算充电时长和平均充电时长的差值得到充电偏差时长,同理得到电池的放电偏差时长;
而后计算电池的监测等级值,将电池的监测等级值与监测等级阈值进行比对,判定电池的监测等级为第一监测等级、第二监测等级或第三监测等级;
其中,第一监测等级的等级低于第二监测等级的等级,第二监测等级的等级低于第三监测等级的等级;
所述温控预警模块用于对工作状态下电池的温度情况进行预警,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号反馈至处理器,所述处理器将电池温度正常信号或电池温度异常信号发送至风险评估模块;
其中,所述温控预警模块的工作过程具体如下:
获取电池的工作温度值,而后获取电池的标准温度值;
计算多组监测样本中工作温度值和标准温度值的差值并相加求和取值得到电池的温度平均偏差值;
将温度平均偏差值与温度偏差阈值进行比对,生成电池温度正常信号或电池温度异常信号;
所述形变监测模块用于对电池的外观情况进行监测,生成电池形变安全信号或电池形变风险信号反馈至处理器,所述处理器将电池形变安全信号或电池形变风险信号发送至风险评估模块;所述风险评估模块用于对电池的安全情况进行评估,得到电池安全等级反馈至处理器,所述处理器将电池安全等级发送至预警终端;所述预警终端基于电池安全等级显示对应的预警信息;
其中,所述形变监测模块的监测过程具体如下:
若电池表面受到的压力值超出形变压力阈值并且受到压力的持续时长超出电池对应的监测间隔时长,则生成电池形变风险信号;
若电池表面受到的压力值均未超出形变压力阈值,则发射红外线并感应电池表面反射的红外线反射光束,若反射光束感应点接收到红外反射光束,则生成电池形变安全信号;
若反射光束感应点未接收到红外反射光束,则生成电池形变风险信号;
其中,所述风险评估模块的评估过程具体如下:
若接收到电池形变风险信号或电池温度异常信号,则判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器;
若同时接收到电池形变安全信号和电池温度正常信号,则获取电池的电池基本信息,得到电池的标准电压值、标准内阻值以及终点电压值;
获取电池的电池实时参数,得到电池的工作电压值和工作内阻值;
对比工作电压值和终点电压值,若工作电压值小于等于终点电压值,则判定电池处于过放电状态,判定电池安全等级为第三安全等级,并将判定结果发送至处理器;
若工作电压值大于终点电压值,则计算电池风险样本值;
电池风险样本值相加求和取平均得到电池的电池风险预测值;
将电池风险预测值和电池风险预测阈值进行比较,判定电池安全等级为第一安全等级、第二安全等级或第三安全等级;
其中,第三安全等级的等级高于第二安全等级的等级,第二安全等级的等级高于第一安全等级的等级。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电池安全预警***,其特征在于,监测参数的设定过程具体如下:
若监测等级为第一监测等级,则电池的监测样本为第一监测样本数和监测间隔时长为第一监测间隔时长;
若监测等级为第二监测等级,则电池的监测样本为第二监测样本数和监测间隔时长为第二监测间隔时长;
若监测等级为第三监测等级,则电池的监测样本为第三监测样本数和监测间隔时长为第三监测间隔时长。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的电池安全预警***,其特征在于,第一监测样本数的取值小于第二监测样本数的取值,第二监测样本数的取值小于第三监测样本数的取值;
第一监测间隔时长的数值大于第二监测间隔时长的数值,第二监测间隔时长的数值大于第三监测间隔时长的数值。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电池安全预警***,其特征在于,所述预警终端的工作过程具体如下:
若为第一安全等级,则预警终端显示绿色图标;
若为第二安全等级,则预警终端显示橙色图标;
若为第三安全等级,则预警终端显示红色图标。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116482536A (zh) * | 2023-01-30 | 2023-07-25 | 吉林大学 | 基于数据驱动的动力电池故障预警与安全风险评估方法 |
CN116859245A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-10-10 | 深蓝汽车科技有限公司 | 异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210033295A (ko) * | 2019-09-18 | 2021-03-26 | 김창호 | 배터리 전압 데이터를 이용한 이상 상태 사전 감지 시스템 |
KR102645879B1 (ko) * | 2021-03-25 | 2024-03-08 | (주)오렌지아이 | 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법 |
JP7254247B1 (ja) * | 2022-03-10 | 2023-04-07 | 株式会社Evモーターズ・ジャパン | 電池寿命試験方法 |
KR102585741B1 (ko) * | 2023-02-15 | 2023-10-06 | 주식회사 씨티에스시스템 | 네트워크 기반 배터리셀 모니터링 ups 시스템 |
CN117318213A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-12-29 | 长兴太湖能谷科技有限公司 | 一种基于数据分析的电池充放电智能管理*** |
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- 2024-03-28 CN CN202410362051.2A patent/CN117970126B/zh active Active
Patent Citations (2)
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CN116482536A (zh) * | 2023-01-30 | 2023-07-25 | 吉林大学 | 基于数据驱动的动力电池故障预警与安全风险评估方法 |
CN116859245A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-10-10 | 深蓝汽车科技有限公司 | 异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质 |
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