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龙图腾网获悉中科云谷科技有限公司申请的专利用于确定单体电池故障类型的方法、装置及工程车辆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：CN116872732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310715558.7，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权用于确定单体电池故障类型的方法、装置及工程车辆是由陈亮;童兴;廖登;周志忠;邹晨阳设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于确定单体电池故障类型的方法、装置及工程车辆在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种用于确定单体电池故障类型的方法、装置、工程车辆、处理器及存储介质。应用于工程车辆，工程车辆包括至少一个电池组，方法包括：采集工程车辆在预设时间段内的运行状态以及电池组中每个单体电池的状态数据，其中，电池组包括多个单体电池；根据运行状态和状态数据确定电池组中发生故障的目标单体电池；依次将每个目标单体电池的状态数据和运行状态输入至已训练的长短期记忆人工神经网络，以通过已训练的长短期记忆人工神经网络确定每个目标单体电池的故障类型。本方法在故障诊断的过程中考虑到新能源工程车辆的运行状态，可以避免因状态变换产生的误诊断情况。

本发明授权用于确定单体电池故障类型的方法、装置及工程车辆在权利要求书中公布了：1.一种用于确定单体电池故障类型的方法，其特征在于，应用于工程车辆，所述工程车辆包括至少一个电池组，所述方法包括： 采集所述工程车辆在预设时间段内的运行状态以及所述电池组中每个单体电池的状态数据，其中，所述电池组包括多个单体电池,所述运行状态至少包括启动状态、布料状态、正常运输状态以及紧急停机状态，所述状态数据至少包括单体电池的电压、电流、温度、温度变化速率、电池荷电状态以及内阻； 根据所述运行状态和所述状态数据确定所述电池组中发生故障的目标单体电池； 依次将每个目标单体电池的状态数据和所述运行状态输入至已训练的长短期记忆人工神经网络，以通过所述已训练的长短期记忆人工神经网络确定每个目标单体电池的故障类型； 其中，所述根据所述运行状态和所述状态数据确定所述电池组中发生故障的目标单体电池包括： 将所述电池组中的任意两个单体电池组成一个电池集合； 根据所述电池集合中的每个单体电池的状态数据分别确定所述电池集合中两个单体电池之间的曼哈顿距离、欧式距离及切比雪夫距离； 确定每种类型的特征距离所对应的加权系数； 根据所述加权系数对每种类型的特征距离进行加权求和，将得到的值最终确定为所述电池集合中两个单体电池之间的特征距离； 确定所述特征距离大于预设距离阈值的目标电池集合； 将至少在两个目标电池集合中包括的单体电池确定为所述目标单体电池。

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