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龙图腾网获悉成都天软信息技术有限公司申请的专利一种充电桩设备的控制方法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：CN119872317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510352187.X，技术领域涉及：B60L53/60；该发明授权一种充电桩设备的控制方法是由孙丕宏;胡再刚;曾庆东;张轩;朱江;罗杨设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电桩设备的控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车充电桩调控技术领域，具体地说，本发明涉及一种充电桩设备的控制方法，本发明通过构建多模态感知数据融合模型，整合电化学阻抗谱、超声波及红外热成像传感器数据，深度挖掘电池老化状况，并借助深度信念网络预测老化趋势，依深度Q网络算法生成动态最优功率策略，提升充电效率，提升电池使用寿命，对于单体电池管理，依托电化学‑热‑力耦合微环境模型及有限元与数据驱动融合策略，对单体电池微环境严密监测、精细均衡调控，将单体间温度、电压差异严格管控在极小范畴，大幅提升电池组性能一致性与稳定性，提高电动汽车单体电池的充电效率。

本发明授权一种充电桩设备的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种充电桩设备的控制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、部署电化学阻抗谱传感器、超声波传感器阵列和红外热成像传感器网络，电化学阻抗谱传感器用于获取反映电池内部电化学状态的数据，超声波传感器阵列用于检测电池极板变形、分层及电解液分布状况，红外热成像传感器用于获取电池表面温度分布； S2、基于深度学习框架构建多模态数据融合模型，将电化学阻抗谱传感器采集数据、超声波传感器阵列采集数据以及红外热成像传感器监测数据进行时空同步与特征级融合，输出综合反映电池老化状态的特征向量； S3、收集电动汽车电池在不同充放电倍率、环境温度以及湿度工况下的多模态感知数据及对应的电池剩余寿命、容量衰减曲线数据，基于深度信念网络训练电池老化预测模型，根据实时多模态感知数据预测电池在当前充电过程中的老化演变趋势，依据电池老化预测模型输出的老化演变趋势，结合电池当前荷电状态、温度分布以及充电桩的实时功率容量，采用深度Q网络算法生成最优功率调整策略； S4、针对电池组内每个单体电池建立电化学-热-力耦合微环境模型，通过在电池组内布置微型温度、压力、电压传感器网络，采集每个单体电池的微环境参数变化，利用有限元分析与数据驱动相结合的方法对单体电池内部电流分布、温度场分布以及应力分布进行建模与实时仿真，调整充电桩对每个单体电池的充电电流路径和功率分配。

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