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龙图腾网获悉湖南江河能源科技股份有限公司申请的专利一种用于电池管理的自唤醒诊断方法及系统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：CN118169586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410269271.0，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权一种用于电池管理的自唤醒诊断方法及系统是由秦新风;孙黎;申林志设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电池管理的自唤醒诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，尤指一种用于电池管理的自唤醒诊断方法及系统。方法包括以下步骤：通过异步事件响应机制，监听电池在休眠状态下的关键事件；利用机器学习算法建立电池自唤醒模型，实时监测并识别异常行为，记录事件和数据，当监测到电池状态超过基准值时，自动唤醒电池进行诊断，并生成分析结果；根据异常唤醒事件的分析结果生成诊断报告；基于诊断结果提供预防性措施的建议；本发明实现了对电池状态的实时监测、异常检测和诊断分析，为电池管理提供了全面而有效的解决方案，提高电池的稳定性、安全性和可靠性。

本发明授权一种用于电池管理的自唤醒诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电池管理的自唤醒诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：通过异步事件响应机制，监听电池在休眠状态下的关键事件；建立电池自唤醒模型，当监测到电池状态超过基准值时，自动唤醒电池进行诊断，并生成分析结果；根据异常唤醒事件的分析结果生成诊断报告；基于诊断结果提供预防性措施的建议；其中，所述建立电池自唤醒模型，当监测到电池状态超过基准值时，自动唤醒电池进行诊断，包括以下步骤：通过传感器监测电池的电荷状态，并获取电池的实时参数数据；对于正常工作状态下的电池性能进行分析，建立基准值；基于监测到的参数数据，运用机器学习算法，建立电池自唤醒模型；基于电池自唤醒模型，实时监测电池状态，识别与基准值不符的电池行为模式；在检测到异常模式时，记录相应的事件和数据；所述基于监测到的参数数据，运用机器学习算法，建立电池自唤醒模型，包括以下步骤：获取所述参数数据，并对参数数据进行预处理操作；提取与电池自唤醒行为相关的关键特征；所述关键特征包括电池的电压、温度、放电速率、充电状态、充电次数和循环次数和历史故障数据；将数据集划分为训练集和测试集；运用长短时记忆网络算法和梯度提升树构建电池自唤醒模型；使用训练集对电池自唤醒模型进行训练，使用测试集评估模型的性能；将训练好的电池自唤醒模型集成到实时监测系统中。

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