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龙图腾网获悉湖北省电力装备有限公司申请的专利一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法和装置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：CN120508937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510596140.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法和装置是由胡林波;时悦;田力牧;蔡冰华;张雨欣;杨飞;王磊设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法和装置，涉及电池管理系统领域。该方法包括：获取储能电池PACK包的物理信号参数数据，并根据不同物理信号参数数据对应的异构数据接口，对物理信号参数数据进行分类；获取分类后物理信号参数数据中的第一数据和第二数据；通过第一数据，构建储能电池PACK包的内部结构单元之间的系统间交互特征；通过第二数据，构建储能电池PACK包与外部连接设备之间的外部协同特征；将系统间交互特征和外部协同特征输入多源特征解析模型，并基于多源特征解析模型输出储能电池PACK包对应的多源数据。本申请解决了难以应对复杂应用场景下多源信息融合与控制闭环协同的实际需求，从而导致储能电池PACK包相关参数数据获取精度较低的问题。

本发明授权一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种应用于储能电池PACK包的多源数据采集方法，其特征在于，所述方法包括： 获取储能电池PACK包的物理信号参数数据，并根据不同所述物理信号参数数据对应的异构数据接口，对所述物理信号参数数据进行分类； 获取分类后所述物理信号参数数据中的第一数据和第二数据，所述第一数据为所述储能电池PACK包中的内部数据，所述第二数据为所述储能电池PACK包的外部数据； 通过所述第一数据，构建所述储能电池PACK包的内部结构单元之间的系统间交互特征，具体包括： 基于所述第一数据中的电芯单体电压数据、电芯单体温度数据与电芯模组电流数据，建立电芯模组内部电气状态耦合关系，并根据所述电气状态耦合关系构建电压一致性特征、温度均衡特征以及电流分流特征；基于电芯模组的输出功率变化率与功率差额，动态调节虚拟电感参数，以构建虚拟电感与功率动态响应之间的自适应调节特征；基于所述第一数据中的模组绝缘状态数据与所述电气状态耦合关系，构建模组间绝缘完整性关联特征；基于所述第一数据中的冷却液流速数据、冷却液压力数据以及所述电气状态耦合关系，构建热交换耦合特征；将所述电压一致性特征、所述自适应调节特征、温度均衡特征、所述电流分流特征、所述绝缘完整性关联特征以及所述热交换耦合特征，作为所述系统间交互特征；所述基于电芯模组的输出功率变化率与功率差额，动态调节虚拟电感参数，以构建虚拟电感与功率动态响应之间的自适应调节特征，具体包括： ； 其中，为虚拟电感粗调增量，为功率变化率调节系数，为功率差额调节系数，为所述输出功率变化率，为功率指令与实际输出功率的所述功率差额； ； 其中，为当前采样周期的虚拟电感微调值，为上一个采样周期的所述虚拟电感微调值，为微调步长系数； ； 其中，为回归初值后的虚拟电感，为虚拟电感初始设定值，为回归调节系数； ； 其中，为基础虚拟电感值，为所述虚拟电感参数； 通过所述第二数据，构建所述储能电池PACK包与外部连接设备之间的外部协同特征； 将所述系统间交互特征和所述外部协同特征输入多源特征解析模型，并基于所述多源特征解析模型输出所述储能电池PACK包对应的多源数据；将所述系统间交互特征和所述外部协同特征输入多源特征解析模型，并基于所述多源特征解析模型输出所述储能电池PACK包对应的多源数据，具体包括：通过所述多源特征解析模型对所述系统间交互特征和所述外部协同特征进行特征归一化处理；基于所述特征归一化处理的结果，执行多源特征融合处理，并将表征物理状态、控制逻辑以及协作关系的多维特征映射至统一特征空间；在统一特征空间中，通过所述多源特征解析模型对特征变化趋势进行时序建模；根据所述多源特征融合处理结果和所述时序建模结果，执行状态分类与动态预测推理，并通过所述多源特征解析模型输出所述多源数据。

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