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龙图腾网恭喜中电智安科技有限公司申请的专利一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法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：CN115494399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202211296735.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法是由杨若浩;刘惠强;徐明禹;钟灵杰;姜国翠;钟波设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法在说明书摘要公布了：一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法，该方法依据国标GBT32960规定的SOC、充电状态、最高电压电池单体代号、电池单体电压最高值、最低电压电池单体代号、电池单体电压最低值供六项数据，通过统计极差及极差出现的电池单体、构建差异矩阵，结构化差异特征；在观测窗口内对极差矩阵进行累积，消除异常值的影响；利用历史影响窗口内的平均值对其进行方所，突出一致性异常变化；构建安全风险信号，计算得到安全风险特征向量；构建逻辑回归模型，实现安全风险智能识别。本发明所述方法具有实时性高，对数据要求简单，能实现对各电池的差异量化和安全风险的智能识别的优点。

本发明授权一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车电池系统的单体差异风险智能识别方法，其特征在于具体步骤如下：1数据采集：实时采集车辆运行中的六项运行参数，i时刻的电池电量soci，i时刻的充放电状态statusi，i时刻的最高电压值umaxi，i时刻的最低电压值umini，i时刻的电压最高单体序号smaxi，i时刻的电压最低单体序号smini，以上数据均为具有时标的时变数据；2电池单体不一致性特征结构化：定义极差矩阵Am×n：Am×n＝aij∈Rm×n其中式中，m表示电池包中电池单体的数量，n表示有效数据的数量，aij表示极差矩阵第i行第j列的元素，Rm×n表示m行n列的实数矩阵；3电池单体不一致性的量化：3-1根据历史观察窗口l，设置滤波器f；3-2将极差矩阵与滤波器f做卷积，得到用于反映电池包当前不一致性的差异矩阵Dm×n＝covA,f，计算公式如下， 式中，dij表示差异矩阵第i行第j列的元素，fi表示滤波器的第i个元素，ai+1-k,j表示极差矩阵第i+1-k行第j列的元素，l表示历史观察窗口长度；4电池单体不一致性的异常改变识别：基于历史影响窗口内L条数据的均值和标准差实现对差异矩阵的放缩，得到相对差异矩阵D′，计算公式如下， 式中，di′j表示相对差异矩阵第i行第j列的元素，Dij表示差异矩阵，xij表示历史影响窗口内L条数据的均值，Sij表示历史影响窗口内L条数据标准差；5不一致性安全风险的特征信号构建：根据采样频率Fs设定第i个电芯第j个时刻的安全风险信号为aij，提取安全风险信号的均值μij、标准差σij、峰度Kij、整流平均值Xarvij、波形因子峰值因子kaij、信息熵Haij，结合此时的SOC和充放电状态，得到其安全风险特征向量αij，其中：aij＝D′i,j-600*Fs+1,D′i,j-600*Fs+2,…,D′i,j， 6电池系统安全风险的风险智能识别：使用事故车的问题电芯事故前3小时的安全风险特征作为风险训练集，使用正常车的电芯和事故车的正常电信的安全风险特征作为安全训练集，训练逻辑回归分类模型，从而实现电池系统安全风险的风险智能识别。

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