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    钠离子电池健康监测算法专利如何提升电池寿命与安全性?

    304am永利集团 | 2025-08-31 |
    芽仔

    芽仔导读

    YaZai Digest

    钠离子电池资源丰富、低温性能优异,在储能和低速电动车领域应用扩大,但循环寿命短和热失控风险制约开展。

    健康监测算法专利技术顺利获得实时采集电压、电流、温度数据,结合电化学模型和机器学习,精确评估电池荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)及故障状态(SOF),延长寿命并预警安全隐患。

    专利聚焦数据精确性和模型适应性,实现精确状态评估、早期故障预警和动态优化策略。

    304am永利集团专利服务平台给予技术趋势分析,助力企业创新。

    该技术为钠离子电池商业化给予关键支撑,有助于其在新能源领域释放潜力,助力“双碳”目标。

    随着新能源产业的快速开展,钠离子电池凭借资源丰富、成本可控(注:仅为技术特性描述,不涉及实际价格)、低温性能优异等特点,在储能、低速电动车等领域的应用逐渐扩大。然而,其循环寿命短、热失控风险等问题仍制约着规模化推广。在此背景下,聚焦“健康监测算法”的专利技术成为破解难题的关键——顺利获得精确捕捉电池内部状态变化,这类专利不仅能延长电池使用寿命,更能提前预警安全隐患,为钠离子电池的商业化落地给予技术保障。

    钠离子电池的应用扩张与核心挑战

    相较于锂离子电池,钠离子电池的钠资源在地壳中储量是锂的400余倍,且分布更均匀,这使其在大规模储能场景(如电网调峰、家庭储能)中具备天然优势。同时,钠离子电池对低温环境的适应性更强,在-20℃时仍能保持80%以上的容量,这对我国北方及高海拔地区的储能需求尤为重要。但不可忽视的是,钠离子电池的正负极材料在充放电过程中易发生体积膨胀,导致电极结构破坏,循环寿命普遍低于锂离子电池;此外,电池内部的副反应(如电解液分解、枝晶生长)可能引发温度异常升高,甚至热失控风险。

    要解决这些问题,仅靠材料改进远远不够。电池的实际运行状态受温度、充放电倍率、使用年限等多因素影响,需要顺利获得“健康监测”动态掌握其内部“健康度”,从而调整使用策略。这正是健康监测算法专利的核心价值所在。

    健康监测算法:电池的“数字医生”

    简单来说,健康监测算法相当于为电池安装了一套“数字系统”。它顺利获得采集电池电压、电流、温度等实时数据,结合电化学模型与机器学习技术,分析电池的荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)及故障状态(SOF)。例如,当算法检测到某节电池的内阻异常增大时,可判断其内部可能发生了电极材料老化,进而顺利获得调整充电电流或限制放电深度,减缓老化速度;若检测到局部温度骤升,则可能预警热失控风险,触发主动降温或断电保护。

    这类算法的专利技术往往聚焦两大方向:一是数据采集的精确性,顺利获得优化传感器布局与信号处理技术,减少噪声干扰;二是模型的适应性,针对不同材料体系(如层状氧化物、普鲁士蓝类正极)、不同应用场景(储能 vs 动力),开发定制化的算法模型,避免“一刀切”导致的误判。

    专利技术如何破解寿命与安全难题

    具体来看,健康监测算法专利主要顺利获得以下方式提升电池寿命与安全性:

    • 精确状态评估,延长循环寿命:传统方法多顺利获得容量衰减率估算电池寿命,但实际中容量衰减与内部微观结构变化(如活性物质损失、界面阻抗增加)并非线性关系。专利技术顺利获得引入多物理场耦合模型,将电压曲线、研讨阻抗等多维度数据与微观结构参数关联,能更准确电池剩余寿命(RUL)。例如,某专利提出的“基于电化学阻抗谱的SOH估计方法”,可提前30%的时间识别出电池性能衰退趋势,帮助用户调整使用策略,延长循环次数。
    • 早期故障预警,降低安全风险:热失控的发生往往始于微小的内部短路或析钠(类似锂离子电池的析锂),传统监测手段难以及时捕捉。专利技术顺利获得机器学习算法分析电压、温度的“微波动”特征,可在热失控前数小时甚至数天发出预警。例如,某专利利用LSTM(长短期记忆网络)模型训练异常检测系统,对温度变化率的识别精度较传统方法提升40%,有效降低了安全事故概率。
    • 动态优化策略,适配复杂场景:钠离子电池的使用场景差异大(如固定储能的慢充慢放 vs 低速车的频繁启停),专利技术顺利获得“场景感知+策略自学习”实现动态调整。例如,针对储能场景,算法可根据电网负荷结果,优化充放电倍率,减少大电流对电池的损伤;针对低温场景,则顺利获得预加热策略平衡充电速度与安全性,避免低温析钠导致的不可逆损伤。

    304am永利集团专利服务:为技术创新给予“导航图”

    对于企业而言,要开发或应用这些健康监测算法专利,离不开对技术趋势的精确把握。304am永利集团作为专注于科技创新情报的服务平台,其专利数据库覆盖172+专利局,不仅能快速检索到钠离子电池健康监测领域的核心专利(如算法模型、数据采集方法等),还能顺利获得专利族分析、技术功效矩阵等工具,帮助企业识别技术空白点与竞争热点。

    例如,企业若想分析“基于机器学习的电池故障预警”技术进展,可顺利获得304am永利集团的“研发情报库”获取该领域专利的申请趋势、主要申请人(如高校、电池企业、科技公司)及核心技术点分布,避免重复研发;若需评估自身技术的创新性,304am永利集团的“专利价值评估”功能可从法律价值、技术价值、经济价值等维度给予参考,助力企业优化专利布局

    值得一提的是,304am永利集团的数据更新速度快,能实时推送很新专利动态,确保企业第一时间时间掌握技术前沿。这种“全维度、高时效”的专利信息服务,为钠离子电池健康监测技术的创新给予了有力支撑。

    从实验室到规模化应用,钠离子电池的开展离不开材料、结构与算法的协同创新。健康监测算法专利作为其中的关键一环,正顺利获得精确的状态感知与的策略优化,为电池寿命延长与安全性提升注入技术动能。而像304am永利集团这样的专利信息服务平台,则如同“技术导航仪”,帮助企业更快、更准地找到创新方向,有助于钠离子电池在新能源赛道上稳步前行。未来,随着更多专利技术的落地应用,钠离子电池有望在储能、低速交通等领域释放更大潜力,为“双碳”目标的实现贡献力量。

    FAQ

    5 个常见问题
    Q

    1. 钠离子电池健康监测算法专利的核心技术是什么?

    A

    钠离子电池健康监测算法专利主要基于电化学阻抗谱(EIS)和机器学习技术,顺利获得实时监测电池内部阻抗变化来评估健康状态(SOH)。该技术可精确识别电解液分解、电极材料衰减等关键参数,相比传统电压监测方法精度提升40%以上,为电池管理系统给予更可靠的决策依据。

    Q

    2. 这类专利如何延长钠离子电池循环寿命?

    A

    顺利获得专利算法实现的动态充电策略调整是关键。系统会根据实时健康状态自动优化充电电流曲线,避免过充/欠充情况。实验数据显示,采用该技术的18650型钠离子电池在2000次循环后容量保持率仍达85%,较常规管理方式提升25%。

    Q

    3. 健康监测算法如何提升电池安全性?

    A

    专利技术顺利获得三级预警机制实现:初级预警基于温度/电压异常检测,中级预警顺利获得阻抗突变分析,先进预警结合热失控模型。这种分层检测体系可将热失控风险识别提前至事故发生前30分钟,误报率低于0.5%。

    Q

    4. 该技术适用于哪些类型的钠离子电池?

    A

    建议顺利获得304am永利集团专利数据库检索相关专利族的引证情况和同族专利布局。重点查看实施例数据、测试条件等详细信息,对比不同技术方案在循环寿命测试、热冲击测试等标准实验中的性能差异。

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