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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西驢充充物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司申請的專利基于功率調(diào)控的充電樁及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119459426B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510024890.8，技術領域涉及：B60L53/62；該發(fā)明授權基于功率調(diào)控的充電樁及系統(tǒng)是由尹力;孫文輝;陳玉星設計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于功率調(diào)控的充電樁及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于功率調(diào)控的充電樁及系統(tǒng)，包括狀態(tài)信息采集模塊、數(shù)據(jù)預處理與特征提取模塊、動態(tài)變化模式分析模塊、動態(tài)變化預測模塊以及功率調(diào)控優(yōu)化模塊；狀態(tài)信息采集模塊，在充電樁對車輛電池充電期間，實時獲取電池的各項狀態(tài)信息；數(shù)據(jù)預處理與特征提取模塊，對數(shù)據(jù)集合內(nèi)的原始數(shù)據(jù)進行預處理。本發(fā)明通過實時獲取電池狀態(tài)信息，提取SOC非線性變化幅度和熱管理需求變化速率，結(jié)合數(shù)據(jù)分析和機器學習預測，精準捕捉電池充電動態(tài)變化，采用模糊邏輯算法動態(tài)調(diào)整功率調(diào)控頻次，實現(xiàn)高效充電功率分配，顯著提升充電效率，降低電能浪費與安全風險，延長電池壽命，優(yōu)化充電樁資源利用率，為智能化電動汽車充電提供創(chuàng)新技術方案。

本發(fā)明授權基于功率調(diào)控的充電樁及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于功率調(diào)控的充電系統(tǒng)，其特征在于，包括狀態(tài)信息采集模塊、數(shù)據(jù)預處理與特征提取模塊、動態(tài)變化模式分析模塊、動態(tài)變化預測模塊以及功率調(diào)控優(yōu)化模塊；狀態(tài)信息采集模塊，在充電樁對車輛電池充電期間，實時獲取電池的各項狀態(tài)信息；數(shù)據(jù)預處理與特征提取模塊，對數(shù)據(jù)集合內(nèi)的原始數(shù)據(jù)進行預處理，隨后，提取電池SOC在短時間內(nèi)的非線性變化幅度和電池對熱管理系統(tǒng)需求的變化速率；動態(tài)變化模式分析模塊，在設置的監(jiān)控窗口期內(nèi)，對電池SOC在短時間內(nèi)的非線性變化幅度進行分析后，捕捉充電過程中SOC的變化模式，對電池對熱管理系統(tǒng)需求的變化速率進行分析后，根據(jù)電池溫度的變化趨勢，評估電池對熱管理系統(tǒng)的需求變化；動態(tài)變化預測模塊，將經(jīng)過分析的特征數(shù)據(jù)輸入到預先訓練好的機器學習模型中，機器學習模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)，預測電池在充電過程中的動態(tài)變化情況；功率調(diào)控優(yōu)化模塊，基于機器學習模型的預測結(jié)果，利用模糊邏輯算法對功率調(diào)控頻次進行動態(tài)調(diào)整，具體為：通過模糊邏輯算法將預測結(jié)果轉(zhuǎn)化為調(diào)控動作，并通過模糊規(guī)則設定調(diào)整步長；在設置的監(jiān)控窗口期內(nèi)，對電池SOC在短時間內(nèi)的非線性變化幅度進行分析后，生成SOC瞬態(tài)變化參考值，通過捕捉充電過程中SOC的變化模式，對電池對熱管理系統(tǒng)需求的變化速率進行分析后，生成熱管理需求突增參考值，通過熱管理需求突增參考值評估電池對熱管理系統(tǒng)的需求變化；在設置的監(jiān)控窗口期內(nèi)，獲取到對電池SOC在短時間內(nèi)的非線性變化幅度進行分析后生成的SOC瞬態(tài)變化參考值和對電池對熱管理系統(tǒng)需求的變化速率進行分析生成的熱管理需求突增參考值后，將SOC瞬態(tài)變化參考值和熱管理需求突增參考值輸入到預先訓練好的機器學習模型中生成充電動態(tài)變化指數(shù)，通過充電動態(tài)變化指數(shù)預測電池在充電過程中的動態(tài)變化情況。

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