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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种新能源汽车充电安全监测方法、系统、设备及介质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：CN121004912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511535401.1，技术领域涉及：B60L53/60；该发明授权一种新能源汽车充电安全监测方法、系统、设备及介质是由许佳欣;张锋烨;缪崇云;杨鹏程;康雯妍;花李娇;顾婷艳;刘俊楠;徐然;郑颜坤;蒋陈鸣;王周姣设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源汽车充电安全监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种新能源汽车充电安全监测方法、系统、设备及介质。所述方法包括：获取汽车的电池数据和充电桩数据；对汽车的电池数据和充电桩数据进行标准化处理，得到标准化汽车电池数据和标准化充电桩数据；将标准化汽车电池数据和标准化充电桩数据进行融合，得到车桩融合数据；对车桩融合数据进行特征提取，得到汽车电池特征参数和充电桩特征参数；将汽车电池特征参数和充电桩特征参数输入动力电池电压预测模型，得到动力电池电压预测值；根据动力电池电压预测值与动力电池电压，得到故障诊断结果；根据故障诊断结果，对汽车的充电安全风险进行综合评价，得到安全风险评价结果。采用本方法能够提升充电安全监测准确性和提高充电安全性。

本发明授权一种新能源汽车充电安全监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车充电安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取汽车的电池数据和充电桩数据；所述汽车的电池数据包括动力电池电压、电流和温度参数；所述充电桩数据包括充电桩输出电压、充电桩电流、充电桩温度和绝缘阻值； 对所述汽车的电池数据和所述充电桩数据进行标准化处理，得到标准化汽车电池数据和标准化充电桩数据； 将所述标准化汽车电池数据和所述标准化充电桩数据进行融合，得到车桩融合数据； 对所述车桩融合数据进行特征提取，得到汽车电池特征参数和充电桩特征参数； 将所述汽车电池特征参数和所述充电桩特征参数输入预设的动力电池电压预测模型，得到动力电池电压预测值；所述动力电池电压预测模型包括卷积层、双向门控制循环单元、注意力机制层和全连接层； 根据所述动力电池电压预测值与所述动力电池电压，对所述汽车的动力电池进行故障诊断，得到故障诊断结果； 根据所述故障诊断结果，对所述汽车的充电安全风险进行综合评价，得到安全风险评价结果；所述安全风险评价结果包括安全风险评价分数； 其中，所述根据所述动力电池电压预测值与所述动力电池电压，对所述汽车的动力电池进行故障诊断，得到故障诊断结果，包括： 使用以下公式计算所述动力电池电压预测值和所述动力电池电压的残差值，得到残差序列： ； 其中，为第个时间步的残差值，为第个时间步的所述动力电池电压，为第个时间步的所述动力电池电压预测值； 使用以下公式，得到所述残差序列的残差均值和残差标准差： ； ； 其中，为所述残差均值，为所述残差标准差，为窗口大小，为窗口内第个残差值； 根据所述残差均值和所述残差标准差，使用以下公式，得到动态阈值的上限和动态阈值的下限： 其中，为所述动态阈值的上限，为所述动态阈值的下限，为所述残差均值，为所述残差标准差； 根据所述动态阈值的上限和所述动态阈值的下限，得到动态阈值范围； 当所述残差值超出所述动态阈值范围时，得到故障异常结果；所述故障异常结果包括异常时间点和异常类型； 基于所述故障异常结果，得到故障诊断结果；所述故障诊断结果包括故障类型、故障发生频率和故障持续时间； 其中，所述根据所述故障诊断结果，对所述汽车的充电安全风险进行综合评价，得到安全风险评价结果，包括： 根据所述故障诊断结果，得到风险评价指标；所述风险评价指标包括所述汽车电池特征参数和所述充电桩特征参数； 使用以下公式，计算各所述风险评价指标的综合权重： ； 其中，为第个风险评价指标的综合权重，为判断矩阵元素，表示第个风险评价指标相对于第个风险评价指标的重要性，为风险评价指标总数，为判断矩阵阶数； 对各所述风险评价指标的综合权重进行修正，得到修正后的各所述风险评价指标的综合权重； 根据所述修正后的各所述风险评价指标的综合权重和各所述风险评价指标，使用以下公式，得到安全风险评价分数： ； 其中，为所述安全风险评价分数，为修正后的第个风险评价指标的综合权重，为第个风险评价指标的量化值，为风险评价指标总数； 根据所述安全风险评价分数，得到安全风险等级；所述安全风险等级包括第一安全等级、第二安全等级和第三安全等级； 根据所述安全风险等级，得到安全风险评价结果；所述安全风险评价结果用于指示所述汽车在充电时动力电池的安全风险。

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