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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、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：CN115782590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211602064.X，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统是由张红伟;甘肃;徐赛;黄娅桐;朱军;赵余懿;杨春旺;李如意设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源汽车动力锂电池技术领域，更具体的，涉及基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统。本发明将氮气保护应用于新能源汽车动力锂电池的安全防护，防止火灾发生，提高了新能源汽车动力锂电池在行驶过程中的安全性能。本发明通过对电池所处的电池箱氧气浓度、气压、温度、湿度进行检测，及时进行充氮操作，使电池处于不具备燃烧和爆炸条件的环境中。本发明基于历史检测数据，构建神经网络进行模型训练以预测电池状态，可提前制氮、储氮进行准备，保证充氮的正常运行，进一步提供安全性。

本发明授权基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法，其用于对新能源汽车动力锂电池进行安全防护，其特征在于：所述动力电池监测保护方法包括以下步骤， 步骤一，获取电池所处的电池箱当前时刻t0的氧气浓度Ot0、气压Pt0、温度Tt0、湿度Wt0； 步骤二，将Ot0与预设氧气浓度阈值O0进行比较；将Pt0与预设气压阈值一P0、预设气压阈值二P0'进行比较；将Tt0与预设温度阈值T0进行比较；将Wt0与预设湿度阈值W0进行比较； 若Ot0＞O0，进行制氮并向电池箱进行充氮；若Ot0≤O0，停止向电池箱充氮，并延时后停止制氮；若P0'＜Pt0＜P0，降低充氮流量；若Pt0≥P0，停止向电池箱充氮并同步停止制氮，发出警报；若Tt0≥T0，发出警报；若Wt0≥W0，发出警报； 步骤三，以Δt为周期，返回步骤一；其中， 步骤四，获取历史数据的氧气浓度、气压、温度、湿度，并采用深度学习神经网络建立并训练预测模型，进行电池状态预测； 其中，所述电池状态预测包括预测氧气浓度、气压、温度、湿度的后续变化趋势；若预测到后续时刻t1的Ot1＞O0，则在t1之前的t2时刻开始制氮、储氮以提前准备； 若预测到后续时刻t3的Pt3≥P0，则发出预警；若预测到后续时刻t5的Tt5≥T0，则发出预警；若预测到后续时刻t7的Wt7≥W0，则发出预警。

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