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申请/专利权人：东莞市锂智慧能源有限公司

摘要：本发明涉及一种低压堆叠电池系统，旨在提高电池组的性能和延长其使用寿命，同时保持系统输出电压在预定的低压范围内，以满足低压应用的需求；系统包括由多个电池单元组成的电池组，这些单元通过电导性连接件以串联、并联或串并联的方式相互连接；电压管理模块，包括处理单元和电压传感器，负责监控电池组的电压，并调整电池单元之间的连接方式以维持所需的低电压输出；温度控制模块，用于监测和调节电池组的温度，以优化性能并防止温度过高或过低对电池造成损害；健康状态监测模块则综合利用电压、温度和电流数据来评估每个电池单元的健康状况，并据此调整连接方式或启动维护程序，以保证电池单元和整个电池组的最优运行状态。

主权项：1.一种低压堆叠电池系统，其特征在于，包括：电池组，包括多个电池单元，所述多个电池单元之间通过电导性连接件以串联、并联或串并联的连接方式相互连接；电压管理模块，包括处理单元和电压传感器；所述电压传感器用于对所述电池组进行电压监控；所述处理单元基于从所述电压传感器监控到的电压数据进行电压异常预警；所述电压异常预警包括当监测到的电压超出预定的安全范围时，触发警报并采取保护措施；温度控制模块，包括温度传感器和温度调节单元；所述温度传感器用于监测所述电池组内部的温度；所述温度调节单元根据从所述温度传感器接收到的温度数据，对所述电池组进行冷却或加热处理，以优化电池性能并延长电池寿命；健康状态监测模块，用于利用所述电压传感器监测电池单元的电压数据；利用所述温度传感器监测电池单元的温度数据；利用电流传感器监测电池单元的电流数据；根据监测到的电池单元的电压数据、温度数据以及电流数据，调整电池单元之间的连接方式，以优化电池单元的性能并延长电池单元的使用寿命；其中，所述健康状态监测模块采用预先训练的神经网络模型，获得电池组的最优连接配置方案；根据所述最优连接配置方案，调整电池单元之间的连接方式，以优化电池单元的性能并延长电池单元的使用寿命；所述神经网络模型包括数据编码层、动态关系建模层、连接决策层以及配置优化层；所述数据编码层采用自编码器结构实现，用于对输入的实时的和历史的电池单元性能数据以及低压堆叠电池系统的需求数据进行处理，获得编码后的紧凑数据表示；其中，电池单元性能数据包括电池单元的电压、电流、温度、电压变化、电流变化、温度变化以及充放电循环次数；所述低压堆叠电池系统的需求数据包括低压堆叠电池系统的总电压需求、总电流需求以及预期的功率输出；所述动态关系建模层采用图注意力网络实现，用于对所述数据编码层提供的紧凑数据表示进行处理，获得反映电池单元之间动态关系的特征表示；所述连接决策层采用深度神经网络实现，用于对所述动态关系建模层提供的反映电池单元之间动态关系的特征表示进行处理，获得每个电池单元的建议连接方式和相应的连接配置决策得分；所述配置优化层采用串联的卷积神经网络、循环神经网络和全连接层实现，所述卷积神经网络用于对所述连接决策层输出的每个电池单元的建议连接方式和相应的连接配置决策得分进行处理，获得电池单元间连接配置的空间特征表示；所述循环神经网络基于所述卷积神经网络提供的空间特征表示，并结合过去的连接配置决策和得分历史记录，获得时间特征表示，所述时间特征表示反映了最优连接配置随时间的变化规律和趋势；所述全连接层对于所述时间特征表示进行处理，获得电池组的最优连接配置方案。

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