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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于嵌入式光纤传感的端-云协同电池管理方法及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：CN119024174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411113885.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于嵌入式光纤传感的端-云协同电池管理方法及系统是由何洪文;赵旭阳;魏中宝;郭勋诚;岳宏伟设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于嵌入式光纤传感的端-云协同电池管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于嵌入式光纤传感的端‑云协同电池管理方法及系统，通过在电池端集成构建分布式温度自感知系统来感知电池单体内外温度分布情况，在电池管理系统进行电池建模与状态估计，以及在云端进行SOC‑OCV曲线的估计来指导终端模型的修正与更新，实现了智能电池端、终端及云端数据的多层级有机融合，不仅使模型具有更高的精度与更广泛的适应性，也能够保证状态估计项的丰富性，相比现有技术显著提升了电池电‑热管理的精度和效率。

本发明授权基于嵌入式光纤传感的端-云协同电池管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于嵌入式光纤传感的端-云协同电池管理方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、针对待监测电池系统中的特定类型单体电池物理实体，结合嵌入式分布式光纤传感器系统集成构建适用于智能电池单体的分布式温度自感知系统，并通过终端电池管理系统获取由分布式温度自感知系统采集得到的传感数据后上传至云端系统；云端系统中存储有在实验环境中同类型电池单体的特定循环充放电实验数据，以及受控电池历史运行数据； 步骤二、在终端电池管理系统上搭建单体电池物理实体的等效电路模型与集热模型，并由其实时采集电池电流与端电压数据；基于最小二乘法对等效电路模型进行参数辨识；基于扩展卡尔曼滤波器EKF和辨识后的等效电路模型进行电池荷电状态SOC估计；将SOC估计结果输入云端系统下发的SOC-OCV关系得到开路电压OCV值；利用得到的OCV值对集热模型进行参数辨识；基于扩展卡尔曼滤波器EKF和辨识后的集热模型进行电池产热速率的估计； 步骤三、在云端系统中建立长短期记忆网络LSTMN，用于对不同温度及充放电倍率特征所对应的SOC-OCV关系进行在线预测；所述LSTMN的训练具体利用由电池测试实验得到的实验数据，以电池历史温度分布与充放电倍率特征数据作为输入、OCV及对应的SOC标准段为输出，利用多项式拟合得到最终的SOC-OCV关系曲线并下发给终端电池管理系统，用于实时修正和更新终端电池管理系统上所建立模型的模型参数； 步骤四、云端系统利用持续收集的测试实验数据与各电池单体运行时的历史运行数据，对所述LSTMN进行定期训练调整及更新。

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