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龙图腾网恭喜长兴县质量技术监督检测中心申请的专利一种知识驱动的电动车动力电池组风险预测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：CN119369943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411949118.9，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权一种知识驱动的电动车动力电池组风险预测方法及系统是由沈杰;陈上建;张满琴;付冰冰;周新勇;方磊设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识驱动的电动车动力电池组风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识驱动的电动车动力电池组风险预测方法及系统，首先通过分布式网络采集电动车动力电池组的详尽参数，以及车辆运行环境数据；接着通过对领域知识的分析来构建面向电动车电池的语义模型，并基于语义模型生成一系列推理规则；然后运用深度学习与领域知识相结合的方法，构建风险预测模型，实现对电动车动力电池组数据的分析和风险预测，从而提高电动自行车的整体安全性和用户体验，促进该行业的可持续发展。

本发明授权一种知识驱动的电动车动力电池组风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种知识驱动的车辆动力电池组风险预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S11、通过车辆的BMS以及互联网收集车辆动力电池组相关的历史数据；所述S11中通过车辆的BMS进行数据采集，按照车辆的标准采集的数据包括：电池电流、电压、电芯电压、电池温度，充电电流、电压、功率、状态，车辆行驶里程、速度、安时积分和瓦时积分，采集后的数据保存在内部存储介质中，加盖时间戳，并通过移动通信网络上传到云端；S12、结合动力电池组相关的历史数据以及领域文献资料，通过提取概念以及关键词之间的语义关系建立领域相关的语义图谱；同时也针对充电站相关的车辆建立局部语义模型；通过多个数据源收集电动车电池领域相关的数据，包括所述领域文献资料，结合S11采集到的历史数据，对所述领域相关的数据和所述历史数据中包含的关键领域知识进行识别与抽取，建立面向车辆动力电池组监测的全局语义模型，语义模型进一步表示为： ；其中，表示电池组件，表示电池性能，表示故障原因，表示症状表现，表示故障模式；每一个核心概念之下进一步建立多级的概念，形成概念层次关系；S13、基于全局语义模型K生成一系列车辆动力电池组的推理规则；针对的概念集合，进一步基于领域知识和经验建立概念之间的语义关系集合，基于语义模型及其关系集合，生成一系列推理规则，将规则集合记为，任意一条规则形式如下： ；其中，为中的实体概念，为中的实体概念；S14、对于实时输入的车辆动力电池组监测数据进行预处理；S15、基于全局语义模型对所述历史数据进行分类，并从中提取特征信息，并进行向量化处理；S16、基于深度学习方法构建动力电池组风险预测模型，并进行模型训练和参数优化；S17、利用模型对所述监测数据进行分析预测，并基于推理规则进行风险预测的语义增强，优化风险预测结果；S18、将风险预测结果实时反馈给用户或监测平台，实现动力电池组安全性的自主预警和诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长兴县质量技术监督检测中心，其通讯地址为：313100 浙江省湖州市长兴县雉城街道县经济开发区(民营科技园内)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。