一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；所述装置包括：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

作为一名经验丰富的专利代理师，我现结合目标专利（CN113826259B）的说明书对权利要求1进行深度解析，并针对四份对比文件（D1~D4）进行技术特征比对、最接近现有技术分析及请求方诉讼策略评估。

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## 一、 基于目标专利说明书的权利要求1技术术语及逻辑解析

为了准确比对特征，首先需厘清目标专利说明书（简称“本申请说明书”）赋予权利要求1中核心术语的法律与技术实质：

1. **“电池库（Battery Bank）”与“电池架（Battery Rack）”：**

* 根据本申请说明书`[0006]`，其层级结构为：多个电池单体 $\rightarrow$ 电池模块 $\rightarrow$ 电池架（串/并联形成） $\rightarrow$ **电池库（多个电池架并联形成）**。本申请解决的是在大规模能量存储系统（ESS）中，因“添加新电池架”或“旧电池架劣化”导致的**架间容量不平衡、输出电流分布不均**的问题。

2. **“第一功率极限值”：**

* 说明书`[0044]`及`[0058]`指出，这是由每个电池架（Rack）依据其自身的电压/电流实时计算出的SOC，从而推导出的**单个电池架层面的原始功率极限值**。

3. **“容量比率”与“第二功率极限值”的数学逻辑：**

* 说明书`[0046]`、`[0048]`及`[0062]`给出了本发明的核心解算逻辑。容量比率是“对应电池架相对于多个电池架的总容量的比率”。

* 第二功率极限值的计算公式实质为：$$\text{第二功率极限值} = \frac{\text{第一功率极限值}}{\text{容量比率}}$$

* **技术实质：** 将单架的功率极限按照其容量占比进行“放大”还原。若电池库按此放大后的总库功率运行，该特定电池架恰好达到其一级的单架极限。

4. **“电池库功率极限值”：**

* 说明书`[0051]`、`[0065]`明确指出，库功率极限计算单元是通过**“计算在每个电池架的第二功率极限值当中的最小值”**来作为最终的电池库功率极限值。

* **逻辑协同效果：** 采用“木桶原理”（取最小值），确保在并联运行、电流自发按容量（内阻）比例分配时，**没有任何一个电池架会发生过功率或过充电/过放电问题**，从而平衡输出并实现全库最大安全输出（说明书`[0076]`）。

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## 二、 对比文件技术特征比对分析（毫无异议公开 / 实质公开）

各对比文件指代如下：

* **D1：** JP2004266917A （混合动力建筑机械电力控制装置）

* **D2：** JP3583159B2 （电池状态判定装置）

* **D3 / D4：** US20050110498A1 / CN1883097A （使用高级电池模型预测技术计算蓄电池组功率容量的方法）。*注：D3与D4为同族专利，技术内容完全一致，以下合并或择一引用。*

### 1. 权利要求1的技术特征拆解

* **特征A（前序）：** 一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；

* **特征B：** 电压测量单元，被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；

* **特征C：** 第一功率极限计算单元，被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；

* **特征D：** 容量比率计算单元，被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；

* **特征E：** 第二功率极限计算单元，被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；

* **特征F：** 电池库功率极限计算单元，被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

### 2. 特征比对表格及原文出处

以下表格详细记录了各对比文件对权利要求1技术特征的公开情况及详实出处：

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## 三、 最接近现有技术（D1 vs D3/D4）分析

在创造性分析中，**D3（或其中文同族D4）** 和 **D1** 均有资格作为最接近的对比文件。以下从整体解决的技术问题和技术效果进行对比分析：

### 1. D3 / D4 作为最接近现有技术的理由（首选）

* **整体技术领域与技术问题：** D3/D4 针对的是高功率蓄电池组（如 HEV/EV 蓄电池组，包含多级串并联结构），解决的是**如何在高度动态的操作中，精确进行实时功率限制预测，以防止任何个别电池单体发生过充电、过放电或违反电压、SOC、电流等技术指标的问题**。这与目标专利（ESS中解决并联电池架由于容量不平衡导致的过功率、过充电技术问题）在**算力控制逻辑和防护安全目标上最为接近**。

* **技术效果：** D3/D4 通过引入多参数约束（SOC、电压、电流），实现了在不违反任何单体限制的前提下，推导整体蓄电池组的最大绝对功率。这与目标专利通过“木桶原理”保护并联系统中最脆弱架的效果在技术方向上完全一致。

### 2. D1 作为最接近现有技术的理由（备选）

* **整体技术问题：** D1 同样关注由于**“单体之间特性存在变动（ばらつき，如内部电阻、劣化程度等）”**，导致在充放电循环中部分单体电压超出许容范围，从而引起蓄电池损伤劣化的技术问题。这与目标专利关注“新旧电池架混用、劣化程度不同导致不平衡”的技术起点非常类似。

* **技术效果：** D1 最终通过找出最极端的“最大单体电压”和“最小单体电压”，并据此调低整体组的充放电功率，达到了保护蓄电池、延长寿命的效果。

**结论：** 实践中，审查员更有可能选择 **D4（CN1883097A）** 作为最接近的对比文件，因其在多约束功率计算模型和并联蓄电池组控制架构的描述上更为全面。

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## 四、 无效请求方的薄弱特征与检索策略

### 1. 对请求方而言“最薄弱的技术特征”

若您代表无效请求方，针对权利要求1，**最薄弱（即最难被现有技术攻破、目标专利稳固度最高）的技术特征**是：**特征D、特征E、特征F的组合架构。**

* **原因分析：**

* 现有技术（如D1、D4）在面临“单体/支路不平衡”时，普遍采用的逻辑是**“极值直接限制法”**或**“偏差减法修正法”**。例如：D1使用整体功率减去由最大电压单体决定的低减量（$P - \Delta P$）；D4则直接将限制条件带入非线性方程或泰勒级数，通过一阶偏导数限制电流。

* 目标专利另辟蹊径，其核心发明点在于**“利用物理分流规律的逆向数学映射”**：并联电路中电流分配天然与电池架的实际容量（内阻）成正比。目标专利先算单架基于SOC的极限（特征C），再除以其容量比率（特征D）“虚构放大”成总库极限（特征E），最后取各架放大值的最小值（特征F）。这种**“单架极限 $\div$ 容量比率 $\rightarrow$ 取最小值”**的特定算法逻辑，在D1~D4中完全没有给出任何技术启示或公式影子。

### 2. 进一步的检索策略建议

为了成功无效特征D、E、F，请求方必须打破目前仅限于“车辆 BMS 单体均衡”的检索圈子，建议调整检索策略如下：

1. **拓展技术领域（向“分布式并联电源/微电网储能”转型）：**

* 不要只检索“Hybrid Vehicle（混合动力车）”或“Cell Balance（单体均衡）”。

* 重点检索**“能量存储系统（ESS）”、“分布式储能系统（BEMS）”、“并联电池组不平衡控制（Parallel Battery Racks Imbalance Control）”、“不平衡度补偿”**。因为只有在大型电站级储能中，才会频繁出现“电池架（Rack）”这一层级以及“新旧电池架混用扩容”的特定工业场景。

2. **锁定特定数学模型与关键词：**

* 针对“除以容量比率”和“取最小值”的逻辑，在检索式中加入数学逻辑算符。

* 关键词组合：`(容量比率 OR 容量占比 OR 额定容量比 OR SOH差异) AND (除以 OR 比例求和 OR 木桶效应 OR 最小值 OR Min)` 以及 `(功率极限 OR 充放电功率限制 OR Power Limit)`。

3. **重点查阅行业标准与技术规范：**

* 大规模储能系统的并联控制逻辑，很多是由大厂（如宁德时代、比亚迪、阳光电源等）或国家电网研究院在**储能BMS技术规范、标准草案**或其前期的应用科研论文中公开的。建议补充检索中国电机工程学报、电网技术、IEEE Transactions on Smart Grid 等专业学术文献。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对该目标专利（CN113826259B）的权利要求1进行深度法律与技术层面的解析。

本案核心探讨的是在**储能系统（ESS）**或**电动汽车电池库**中，由于多个电池架（Battery Rack）并联连接时，因“新旧电池混用（劣化程度不同）”或“生产制造误差”导致各并联支路**容量不平衡**，进而引起的**输出电流分布不均与过功率/过充电**的核心技术痛点。

以下是针对目标专利权利要求1结合四份对比文件（D1-D4）的全面创造性与无效可行性分析：

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### 一、 目标专利权利要求1的特征分解（基于说明书的紧密解释）

基于目标专利说明书【0006】、【0034】-【0053】段的记载，将权利要求1分解为6个独立的技术特征，并结合说明书释义如下：

* **技术特征A（前序部分）**：`一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；`

* *说明书解释*：对应ESS（能量存储系统）等高压大容量场景，多个由电池模块串/并联构成的“电池架”再次并联，由于版本、添加时间不同，存在容量差异。

* **技术特征B**：`所述装置包括：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；`

* *说明书解释*：对应附图1中的电压测量单元100，用于实时采集各个并联支路（电池架）的整体电压，作为计算SOC的基准。

* **技术特征C**：`第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；`

* *说明书解释*：对应单元106。每个电池架独立计算其在当前SOC下的瞬时允许最大充放电功率（即第一功率极限）。

* **技术特征D**：`容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；`

* *说明书解释*：对应单元108。**这是本专利的算法核心前提**。公式为：$容量比率 = \frac{单架当前实际容量(考虑SOH)}{所有架总实际容量} $。该特征显式引入了SOH（健康状态）来动态修正容量比率。

* **技术特征E**：`第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；`

* *说明书解释*：对应单元110。利用公式：$第二功率极限值 = \frac{第一功率极限值}{容量比率}$。其物理意义是：**反推若使该单架达到其输出极限时，整个电池库在理论上所能承受的最大总功率值**。通过“除以容量比率”实现功率与容量份额的解耦。

* **技术特征F**：`和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。`

* *说明书解释*：对应单元112。说明书【0015】、【0051】明确指出，此处是**取所有第二功率极限值中的“最小值”作为整个库的功率极限**（木桶效应原理），从而确保任何一个电池架都不会发生过流或过功率。

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### 二、 对比文件原文出处及特征比对表格

为方便分析，在此明确各对比文件代号及公开号：

* **D1**：JP2009044862A（电动汽车电源控制装置及电源系统）

* **D2**：US20100217466A1（电源系统、车辆及控制方法）

* **D3**：JP2010200557A（回生协调控制装置及方法）

* **D4**：CN1883097B（估计蓄电池最大放电功率的方法）

#### 权利要求1与对比文件技术特征比对表

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### 三、 最接近对比文件（D1 vs D2）的选择与创造性评价

在创造性分析中，确定“最接近的对比文件”需要从**研发领域、整体解决的技术问题、以及达到的技术效果**三维度评估。本案中，**D1（JP2009044862A）**和**D2（US20100217466A1）**均适合作为最接近的对比文件（可双出发点叙述）。

#### 最佳选择1：以 D1 作为最接近的对比文件

* **理由（技术问题与效果高度一致）**：

* **技术领域与架构**：D1同样属于“多个二次电池（电池架）并联连接”的控制系统（特征A）。

* **解决的技术问题**：D1明确指出，并联电源系统由于“制造误差、温度不均”导致各电池发生“选择性劣化（不平衡）”，如果盲目采用均等充放电电力，会导致电源系统整体寿命由最短寿的电池决定（木桶效应）。这与目标专利试图解决的“由于添加新旧电池架导致容量差异、输出电流分布不平衡”的**技术问题完全一致**。

* **技术效果**：D1通过检测劣化度（SOH），重新分配并联支路的电流，达到“防止部分电池加速劣化，提高系统整体寿命和输出”的效果。

* **未公开的特征（区别特征）**：**特征E**（以除法公式：第一功率极限 / 容量比率 = 第二功率极限）以及**特征D中的明确容量比率计算**。

#### 最佳选择2：以 D2 作为最接近的对比文件

* **理由（系统架构与测量控制单元高度一致）**：

* D2在说明书附图3及【0078】-【0088】段中，极为详尽地公开了分层控制架构：电池级 $\rightarrow$ 电池块（Block，相当于架） $\rightarrow$ 整体系统。

* D2公开了通过测量各块的电压、温度，利用特性Map图计算各块对应的功率限制值（Win1、Win2）（对应特征B、C），并最终结合全系统的状态设定充电终止或总限制功率（对应特征F）。

* **未公开的特征（区别特征）**：D2纯粹通过“取并联支路中SOC最大/最劣化块的特征值来代表整体”或“直接求和”来进行控制（属于一刀切的粗暴控制），**没有计算各架与总容量的“容量比率”（特征D），更没有通过“除以容量比率”实现精细化功率解耦（特征E）。**

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### 四、 无效请求方最薄弱的技术特征（即目标专利的“防线”）

如果我是无效宣告请求方的代理人，我认为**最薄弱（即最难攻克、目标专利创造性最强）的技术特征**绝对是：**技术特征E**（*第二功率极限计算单元：通过将每个电池架的第一功率极限值除以用于该电池架的容量比率来计算第二功率极限值*）。

**法律与技术攻防理由如下：**

1. **全文献技术盲区**：在现有技术（D1-D4）中，虽然大家都意识到了“并联支路不均衡时需要限功率”，但其实施手段要么是D1的“发现A劣化了，给A的充放电指令直接扣减一固定量 $\Delta P$，加给B”，要么是D2的“取并联里最差的一个Block的Win来限制整体”。

2. **特征E隐含的“技术效果”具有突出的实质性特点**：目标专利采用“第一功率极限 $\div$ 容量比率”这一数学公式，其本质是一种**比例放大/换算逻辑**。它的效果是：算出一个“以当前该并联支路的残余能力为基准，全库在电流分流不均规律下所能承受的最大理论总功率”。当最终特征F取这些换算值中的“最小值”时，**就能在不引入复杂的闭环电流调节硬件（如D1所需的电流调整器/DC-DC变流器）的情况下，仅靠纯软件算法完美确保没有任何一个电池架超载**。

3. **无结合启示**：现有技术没有任何一处给出了“用功率极限值除以容量占比份额”来反推库极限的数学启示。这属于典型的“计算逻辑和物理模型的非常规结合”，极难被认定为“惯用手段”或“显而易见”。

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### 五、 针对该薄弱特征的下一步精细检索策略

为了成功无效掉权利要求1，必须打破特征E的壁垒。建议由常规的“汽车/电池包不均衡控制”向**“分布式电源并联、微电网储能充放电限制算法、多机并联下限幅控制”**等更基础的电网/大储能数学控制领域渗透。

建议采取以下检索策略：

1. **调整关键词与算式检索（重点）**：

* 不能只搜“电池、SOH”。应重点检索带有**比例系数（Ratio/Scale）**与**功率限幅（Power Limit）**除法关系的文献。

* 检索式要素：`(“功率极限” OR “充放电能力” OR “Power limit” OR “Win”) AND (“除以” OR “分子” OR “分母” OR “占比” OR “Ratio” OR “Fraction”) AND (“并联” OR “Parallel”)`。

2. **跨学科/跨应用领域检索（寻找技术启示转移）**：

* **微电网/储能电站（ESS）领域**：重点关注电网侧大容量储能。汽车领域（如D1、D2）通常通过硬件（DC/DC变流器）去主动调控每路电流；而ESS电站为了省成本，往往直接硬并联，只能靠软件限总功率。在**2015-2019年间（目标专利申请前）**关于“分布式储能系统并联不均衡充放电极限计算”的电力系统自动化论文、分布式发电（IEEE Transactions on Power Systems / Smart Grid）中，极可能存在此类按容量比例逆向换算总功率的控制算法。

* **UPS（不间断电源）及服务器并联电源模块群**：这些领域研究“新旧不同容量电源模块并联时的均流与限幅限功率控制”历史更久，去这些历史积淀深的领域寻找特征E的计算公式。

3. **追踪关键大厂与科研院所的早期专利**：

* 重点检索储能领域的巨头及高校（如宁德时代、比亚迪、阳光电源、中国电科院、清华大学电机系等）在2019年之前的并联BMS算法专利，重点看说明书具体的控制流程图和数学推导公式。

作为一名经验丰富的专利代理师，在针对目标专利（CN113826259B）的无效宣告程序或稳定性评估中，我将紧密结合目标专利说明书，对权利要求1进行多维度的技术特征拆解及对比文件（D1-D4）的比对分析。

首先，针对本案的四篇对比文件，需要说明的是：

* **D1（CN102577014A）**、**D3（US20120242289A1）**与**D4（JP2013508674A）**均属于**同一同族专利**。D1为其中国公开文本，D3为其美国公开文本，D4为其日本公开文本。三者公开的技术实质完全相同，仅在表述语言上有所差异。

* **D2（JP2012178953A）**为独立公开的日本专利文本。

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### 一、 目标专利说明书对权利要求的合理解释

权利要求1保护的是一种“用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置”。在理解时，应结合说明书进行如下解释：

1. **“电池库（Battery Bank）”与“电池架（Battery Rack）”的层级关系：**

根据说明书\[0006\]，“多个电池模块被串联/并联连接以形成电池架，并且多个电池架被并联连接以形成电池库”。因此，权利要求1的控制对象是并联后的顶层电力系统，其管理和限定的对象是处于次级层面的并联“电池架（Rack）”，而非最底层的电池单体（Cell）。

2. **“容量比率”与“SOH”的内涵：**

权利要求1中特征D明确限定“基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率”。结合说明书\[0046\]及图21，每个电池架因投入时间不同或老化程度不同，其**实际可用容量**（受SOH直接影响，且与DCR反比）是不同的。此处的“容量比率”并非名义容量比，而是通过实时SOH校正后的“实际最大可用容量占比”。

3. **技术方案的系统逻辑：**

本发明是为了解决并联架之间由于新旧程度、容量差异导致的“输出电流分布不平衡”及“传统逻辑导致的过功率/过充电”问题（说明书\[0006\], \[0008\]）。其核心逻辑是通过“除以容量比率”将各架的第一功率极限折算为库层面的“虚拟投影极限”（第二功率极限），再取其最小值（说明书\[0015\]），从而反向约束整体输出，确保**最弱/最小容量的电池架在并联运行中不会过载**。

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### 二、 技术特征比对表格及详细出处分析

以下将权利要求1的技术特征 A~F 与对比文件 D1/D3/D4（同族）以及 D2 逐一进行细化比对。

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### 三、 最接近对比文件的选择与分析

在创造性分析中，**D1（及同族D3、D4）适合作为最接近的对比文件**。理由如下：

1. **整体解决的技术问题高度一致：**

* **目标专利**关注的是：由于系统中各子单元（电池架）的劣化程度或新旧版本不同导致的容量差异，导致输出电流分布不平衡，从而引发过功率/过充电或系统损伤问题（说明书\[0006\], \[0008\]）。

* **D1（CN102577014A）**明确旨在解决：“由于内阻不同，单个蓄电池元件比其他元件承受更大的负荷，遭受更快速的老化过程……弱的蓄电池元件与强的蓄电池元件同样处理会导致过度强烈的负荷”（D1说明书\[0002\], \[0005\], \[0009\]）。

* 两者均是为了解决**因系统内部元件能力不均衡（新旧/劣化/不一致性），在整体调用时如何保护最弱元件、避免过载和加速老化**的问题。

2. **核心技术效果与控制哲学高度重合：**

* 目标专利和D1都抛弃了传统的“平均值分配/总体乘以数量”的控制逻辑，均倒向了**“木桶原理”（由最弱/容量最小的单元来逆向决定并联/整个系统的负荷极限值）**。D1中表述为“负载根据该计算导致最弱的元件的并不损害最弱蓄电池元件的单个负荷”（\[0009\]），这与目标专利通过锁定最窄功率通道来解决不平衡、实现安全完全输出的效果在设计哲学上完全相同。

*注：D2虽然公开了复杂的统计学实时分配（利用电压标准偏差比例分配DCR），但其首要目的是在单体充放电中通过电阻动态估计来进行“主动均衡（Balancing）放电”（D2说明书\[0008\]第(1)项），其拓扑更侧重于均衡管理，在整体控制哲学上与目标专利的“木桶极限约束”相比，距离稍远。*

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### 四、 区别技术特征及其他对比文件的公开情况

以D1为最接近的对比文件，目标专利权利要求1的主要区别技术特征在于：

> **区别特征1（特征D+E）：** 引入了“健康状态SOH”和各支路实际容量，计算了“每个电池架相对于总容量的容量比率”，并通过“第一功率极限值除以容量比率”来反推第二功率极限。

**该区别特征是否被其他对比文件（D2）公开？**

**结论：没有被公开。**

* **D2的实质：** D2（JP2012178953A）虽然也计算了一个“比率”（特征项中称为“比率率”），但根据其权利要求1及说明书核心公式（16）、（17），D2是用**“单个蓄电池的电压标准偏差（σ_i）”除以“所有蓄电池电压标准偏差之和（∑σ_i）”**，以此来实时拟合各个单体的内部电阻比率（DCR比率 $F_i$）。

* **实质差异：** D2利用的是**电压离散度**来动态估算**阻抗分配**；而目标专利利用的是**SOH与容量信息**来计算**容量占比**，并用功率除以该占比。两者的物理量基础（阻抗分布 vs 容量分布）和数学操作逻辑完全不同。D2中并未透露任何“功率极限除以实际容量比率”的构思。

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### 五、 无效请求方最薄弱的技术特征（即专利所有人的最强防御壁垒）

如果代表请求方对该专利提起无效，**最薄弱的技术特征（即最难攻破、创造性最强的点）是：特征E（第二功率极限的计算方法：第一功率极限值“除以”容量比率）**。

**弱点分析（请求方视角）：**

1. **非显而易见的数学模型：** 通常本领域技术人员在面对并联不一致性时，最直接的常规手段是：测量各支路电流，或者根据最弱支路的电流极限乘以并联路数，又或者是通过电阻、容量比例去“乘以”总电流进行分流限幅（如D1、D2的常规比例缩放）。

2. **“除法”逻辑的独特性：** 目标专利极其反常规地采用“将每个电池架的第一功率极限**除以**该电池架的容量比率”。在并联电路中，实际可用容量越小的电池架，其“容量比率”越小。当第一功率极限（原本就小）除以一个小于1的容量比率时，其数值反而被“放大”了。这种将各个支路的局部功率极限通过倒数放大、折算为系统级虚拟总极限（第二功率极限），再通过特征F取“最小值”来卡死全库极限的级联架构，具有极强的创造性故事线。请求方在现有证据（D1-D4）中完全找不到任何关于“功率除以容量比率进行系统级极限归一化”的启示。

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### 六、 进一步的检索策略

鉴于目前D1-D4对特征D、E（容量比率除法归一化）未能提供有效启示，建议请求方调整检索方向，采取以下进阶检索策略：

1. **调整关键词，切入“并联功率解耦/归一化”算法领域：**

目前检索到的文件多聚焦于“电池管理系统（BMS）”、“充放电电流计算”。应将检索词拓宽到分布式能源、微电网、并联逆变器或多电源并联控制逻辑。

* **新增关键词组合：** `并联支路` / `容量充留` / `不一致性` + `归一化` / `除以` / `占比` / `倒数分配` + `功率分配` / `容量极限`。

* **英文检索词：** `parallel branches`, `capacity ratio` / `SOH scaling`, `normalization`, `power limit` / `current limit`, `divided by`, `woodhead principle` / `weakest link`.

2. **重点检索储能系统（ESS）扩容/新旧混配专利：**

目标专利背景技术\[0006\]明确提到其应用场景是“面向网格的ESS通常具有长的性能保证期……当损坏或容量不足时**添加电池架**（新旧混配）”。这属于2015-2020年前后储能爆发期行业遇到的典型痛点。

* **策略：** 针对特斯拉（Tesla Megapack）、阳光电源、华为、宁德时代、LG Chem、比亚迪等在2015-2019年间申请的**“梯次利用”**、**“储能系统扩容”**、**“新旧电池混配管理”**相关的专利进行专题穿透检索。

3. **追踪学术论文及标准规范：**

针对特征E这种精细的控制代数方程，标准委员会或高校的多智能体控制论文中可能更易出现。

* 检索 IEEE Transactions on Power Electronics / Smart Grid 中关于“Parallel Battery Strings Capacity Estimation and Power Allocation”（并联电池串容量估计与功率分配）的学术文献。这类文献中关于利用“Virtual State / Capacity Scaling Factor”对并联支路功率极限进行归一化建模的推导，是打破特征E创造性的绝佳非专利文献（NPL）证据。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将严格依据目标专利说明书（简称“目标专利”）的公开内容来解析权利要求1，并通过紧密结合各对比文件（D1~D4）的原文、给出特征比对表，为您进行客观、严谨的现有技术比对和创造性分析。

首先，为清晰指代，将各对比文件的公开号及简称明确如下：

* **D1**：JP2013233010A（Electric vehicle）

* **D2**：US20140079960A1（BATTERY SYSTEM AND ENERGY STORAGE SYSTEM）

* **D3**：KR1020140035799A（배터리 시스템 및 에너지 저장 시스템）

* **D4**：JP2014147201A（Method of changing setting of state determination...）

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### 一、 目标专利权利要求1的合理解释与特征拆解

根据目标专利说明书的记载，其核心发明构思在于：针对并联连接的多个电池架组成的电池库，当添加新电池架或部分现有电池架劣化时，各电池架因容量和寿命（SOH）不同会导致输出电流分布不平衡。传统逻辑直接乘以电池架数量会导致过功率或过充电问题，而目标专利通过引入“容量比率”对每个电池架基于其实时SOC计算的第一功率极限值进行放大/转换（除以容量比率），得到在该电池架不超载的前提下电池库理论上能承受的第二功率极限值，最后取所有电池架第二功率极限值的最小值作为整个电池库的功率极限值，以此实现平衡输出分布、消除过充并发挥最大输出的效果（说明书[0006]、[0008]、[0075]）。

据此，将权利要求1拆解为以下6个技术特征：

* **技术特征A**：一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；

* **技术特征B**：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；

* **技术特征C**：第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；

* **技术特征D**：容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；

* **技术特征E**：第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；

* **技术特征F**：电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

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### 二、 对比文件公开技术特征的毫无异议/实质公开分析

#### 1. D1 (JP2013233010A) 毫无异议公开/实质公开的特征

* **特征A（实质公开）**：公开了一种电动车辆的控制装置。原文[0007]、[2](［实施の形態１］)和图2指出：“電力線に対して並列に接続された複数の蓄電装置（多个蓄电装置/电池B1~Bn并联连接在电力线上）”。其“蓄电装置”实质等同于目标专利的“电池架”，多个蓄电装置并联组成的整体实质等同于“电池库”。

* **特征B（毫无异议公开）**：原文[2]（图2描述）明确记载：“バッテリＢ1には…電圧を検出するための電圧センサ８1…が設けられる（电池B1~Bn均设有电压传感器81~8n）”，且监控单元12检测并传给充电ECU50。毫无异议公开。

* **特征C（实质公开）**：原文[2]记载：“充電ＥＣＵ５０は…各バッテリのＳＯＣを推定する…各バッテリのＳＯＣ推定値およびバッテリ温度Ｔｂに少なくとも基づいて、バッテリごとの充電電力の制限値を示す充電電力制限値Ｗｉｎを設定する”。这实质公开了根据基于电压计算的SOC来计算各电池（架）的第一功率极限值（对应Win1~Winn）。

* **特征F（实质公开）**：原文[2]记载：“充電ＥＣＵ５０は、設定されたバッテリＢ1〜Ｂｎの充電電力制限値Ｗｉｎ1〜Ｗｉｎｎのうちの最小値Ｗｉｎ＿ｍｉｎに基づいて、下記式（1）に従って、充電電力指令値Ｗｃｈｇ＊を算出する。Ｗｃｈｇ＊＝Ｗｉｎ＿ｍｉｎ×ｎ”。其通过取各单体极限值的最小值并乘以数量n来设定整体的总功率极限（指令值），实质公开了使用各单元的功率极限值计算总库极限值的构思，但其未经过特征D、E的容量比率调整。

#### 2. D2 (US20140079960A1) & D3 (KR1020140035799A)

*注：D2与D3为同族专利，公开内容完全相同，以下合并分析。*

* **特征A（毫无异议公开）**：原文[0003]/[0005]明确记载：“a battery system having a master rack that includes a first battery pack and a master battery management system... and a slave rack...（电池系统包括主架和从架）”；图2和[0048]明确指出“battery racks 220 are illustrated as being connected in parallel”。因此，明确公开了多个电池架（Rack）并联连接组成的电池系统（电池库）。

* **特征B（毫无异议公开）**：D2原文[0050]、[0052]公开了“The BMS 210 may monitor a state of the battery rack 220, e.g., a temperature, a voltage, or current... battery cell voltage, a temperature, etc. may be included in the data collected from the battery rack 220”。明确公开了测量每个电池架的电压。

* **特征C（实质公开）**：D2原文[0056]公开了“Each of the master BMS 210m and the slave BMSs 210s may calculate... state of charge (SOC) from the collected data”。BMS基于电压等数据计算实时SOC，用于Rack的安全控制和状态判定，属于实质公开。

#### 3. D4 (JP2014147201A) 毫无异议公开/实质公开的特征

* **特征A（毫无异议公开）**：原文[2]（背景技术及图10）明确记载：“複数の電池ブロック１１，１２，１３を並列に接続した電池パック１０を備えている（电池包10包含并联连接的多个电池块11~13）”。其“电池块”实质等同于“电池架”，“电池包”实质等同于“电池库”。

* **特征B（毫无异议公开）**：原文[2]记载：“電池パック１０内には、それらのセンサのほかに、各電池ブロック１１，１３内の各電池セルの電圧、温度等を検知する図示省略の各種のセンサが備えられている”。明确公开了对每个并联单元进行电压测量。

* **特征D（部分实质公开/不完全相同）**：原文[0018]、[0023]及图9公开了“定数値・マップ値設定変更手段”，其记载在退避走行（切离部分故障电池块）时，由于使用的电池块减少，单体电流增大，因此需要根据“温度毎の電池の充電率（SOC）と許容入力電力若しくは許容出力電力（即功率极限）との相関を表すマップ値（Map图）”来变更状态判定。这涉及了在电池块减少时，考虑剩余正常电池块的“数量变化和单体分摊变化”来调整允许输入/输出功率（功率极限值）。然而，D4并没有明确提出“根据对应电池架的实际容量和健康状态SOH计算其相对于总容量的容量比率”这一具体数学量和计算单元。

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### 三、 特征比对表格

为了直观展现各现有技术对权利要求1技术特征的覆盖情况，特制备如下比对表（“✓”表示毫无异议公开或实质公开，“✗”表示未公开，“-(✓)”表示部分公开或仅提及相关要素但实质不同）：

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### 四、 最接近对比文件的选择分析

在创造性分析中，通常从**整体解决的技术问题、技术领域、技术方案的贴合度及技术效果**四个维度来确立最接近的对比文件。

#### 1. 各对比文件分析

* **D1 (JP2013233010A)**：属于电动汽车并联蓄电系统充电控制领域。其解决的技术问题是：并联电池因温度或劣化度（SOH）不同，导致充电时电流分布不均，部分电池可能充电功率超过限制（电力超过）。其解决方法是取各个并联蓄电池充电极限的最小值，并根据实际过充量反向修正总指令。

* **D2/D3**：属于能量存储系统（ESS）的多机架分布式控制领域。主要解决主从机架的通信、开关启动顺序及不平衡保护问题，对具体的功率极限值量化计算和不平衡的数学消除未深入涉及。

* **D4 (JP2014147201A)**：属于车辆并联电池系统故障退避走行控制领域。解决的技术问题是：当某个并联电池块故障切离后，剩余块分摊的电流和充放电行为会剧烈变化，如果沿用原有的Map图（功率/SOC关系）会导致误判，因此必须在并联结构发生改变（电池块容量规模变化）时调整允许功率的判定阈值。

#### 2. 结论：D1 和 D4 均适合作为最接近的对比文件（可作为多出发点）

* **出发点一：D1 (JP2013233010A)**

* **理由**：D1与目标专利**解决的技术问题极其相似**。两者都敏锐地关注到“并联连接的电池单元，由于劣化（SOH）或温度引发内部抵抗差异，导致充放电时电流分布不均衡，从而引发过功率/过充电”这一现象。D1公开了根据每个单元的实时状态设定各自的功率限制值，并取其最小值（Win_min）来协同计算总体总功率指令。这与目标专利在技术方案的架构上（即：单体极限计算 -> 寻找瓶颈单体 -> 约束总体极限）最为接近。

* **出发点二：D4 (JP2014147201A)**

* **理由**：D4与目标专利**在“并联单元整体容量结构动态变化”这一应用场景上最为贴合**。目标专利在背景技术[0006]中明确指出，其核心痛点是面向网格的ESS在扩容添加新电池架、或现有电池架劣化时，因“容量和版本差异导致输出不平衡”。而D4恰恰是在并联电池块切离（即容量结构产生台阶式差异）时，提出必须通过修改定数值或Map图来调整各块的允许功率判定（特征D的部分影子）。

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### 五、 未公开特征的现有技术覆盖与最薄弱特征判定

#### 1. 未被最接近对比文件公开的特征是否被其他文件公开？

经检索和比对，**技术特征E（将第一功率极限值除以容量比率得到第二功率极限值）**以及**特征D中具体的“容量比率计算单元”的数学关系**，在D1~D4中均**未被完全公开**。

* D1仅提出了“取最小值后乘以n”（$W_{chg}^* = W_{in\_min} \times n$），这是假设各单元完全均等分摊电流的传统逻辑（恰好是目标专利图4所批判的传统逻辑）。

* D4虽然意识到并联结构改变后要修改Map图，但其手段是“直接切换一套预设的退避模式Map值（定数值/图表）”（说明书[0018]），未能给出利用各并联机架的**实时实际容量/SOH**算出**动态比例**（容量比率），并用**“除法”**（$P_{second} = P_{first} / 比率$）来对功率极限进行反比例放大的精确代数解析方案。

#### 2. 无效请求方最薄弱的技术特征（即专利权人最稳固的防线）

若您作为请求方提出无效宣告请求，权利要求1中**最薄弱、最难被攻破（对专利权人最有利）的技术特征是：特征E 结合 特征D、F 形成的完整动态比例分配数学逻辑**。

> **具体而言**：“通过将每个电池架的第一功率极限值**除以**该电池架的**容量比率**来计算第二功率极限值，再取第二功率极限值的**最小值**作为电池库功率极限值”。

**原因分析**：

这是一个非常精妙且反直觉的解析几何算法。一般技术人员在面对“各机架容量不平衡”时，常规思维是“做减法修正”（如D1的超额量补偿）或者“按照容量比例做乘法来分摊总功率”。但目标专利采用的是**“除法”**：

$$\text{第二功率极限} = \frac{\text{该架自身能承受的第一极限}}{\text{该架占总体的容量比率}}$$

这个公式的物理意义是：*假设整个系统完全按容量比例分摊电流，为了使这一个电池架刚好达到其极限，整个电池库理论上能输出的最大功率。* 接着，特征F通过取所有架算出的第二极限的**最小值**，完美锁定了那个“最先达到极限的短板机架”，从而确保在任何动态劣化或不平衡状态下，没有任何一个并联机架会发生超载。

这种“先除法放大、再取最小值约束”的控制算法在D1~D4中均无明确线索，具有很高的显著性，是无效请求中最难攻克的硬骨头。

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### 六、 进一步的检索策略建议

为了成功无效掉该权利要求，必须打破“除以容量比率”和“取最小值作为总极限”的组合拳。建议采取以下精准检索策略：

1. **算式/算子组合的关键词检索（高级检索）**

* 常规的“SOC”、“SOH”、“电池架”等词汇极易产生海量干扰。建议在各国专利局或商用数据库中使用**具有数学物理含义的算式组合**。

* **检索式逻辑**：`("功率极限" OR "允许功率" OR "充放电功率") AND ("比率" OR "比例" OR "分担率" OR "权重") AND ("除" OR "商" OR "除以" OR "/" OR "反比") AND ("最小值" OR "Min" OR "瓶颈")`。

* 重点在电池管理系统（BMS）或储能变流器（PCS）的控制算法分支（IPC分类号：`H02J 7/00`, `G01R 31/36`, `H01M 10/42`）中检索。

2. **扩大技术领域至“多电源/多逆变器并联供电”及“微电网下垂控制（Droop Control）”**

* 由于“并联单元因阻抗/容量不均导致输出电流不平衡”是所有并联电源系统的共性问题。在电力电子领域，**多台UPS并联、并联逆变器分摊负荷、或微电网中多种储能系统动态功率分配**的研究远早于单体ESS储能架。

* 检索多台并联逆变器如何根据各自的剩余容量（SOC）或额定容量，反归一化计算系统总允许载荷的文献。其控制理论中经常出现类似的倒数或除法比例因子。

3. **关注电力电子及储能领域的行业标准与学术论文（IEEE/中国电机工程学报）**

* 很多储能电站控制逻辑来源于高校或大型电力研究院（如国网电科院、中国电科院、韩国电力公社KEPCO）的早期示范项目。

* 重点检索目标专利优先权日（2019年3月21日）之前的国内外储能高峰论坛论文集、IEEE Transactions on Power Electronics/IEEE Transactions on Smart Grid等学术期刊，寻找关于“并联不均匀储能机架充放电动态限幅算法”的学术公开。

作为一个在电池系统及储能方案领域深耕多年的资深专利代理师，我深知从系统架构、数学逻辑以及控制方法上对权利要求进行深度解构的重要性。针对您提供的目标专利（授权公告号：CN113826259B）的权利要求1，以下我将紧密结合**目标专利说明书的公开内容**以及**四份对比文件（D1~D4）的原文**，为您进行极其严密、详实的专利无效/稳定性分析。

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## 一、 权利要求1的特征解析与说明书支持

为了确保比对的绝对客观与精准，首先将权利要求1拆解为六个独立的技术特征（A至F），并给出其在目标专利说明书中的具体含义和设计初衷。

* **技术特征A：在所述电池库中多个电池架被并联连接**

* *说明书解释*：对应说明书`[0006]`。该特征定义了系统的基础拓扑结构。在面向网格的能量存储系统（ESS）中，多个电池模块串/并联形成电池架，多个电池架再并联形成电池库。其解决的背景痛点在于：当某一电池架损坏或容量不足而添加新架时，新旧电池架的劣化程度（SOH）和版本不同，会导致并联支路间的**输出电流分布不平衡**。

* **技术特征B：所述装置包括：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压**

* *说明书解释*：对应说明书`[0037]`、`[0079]`。该特征要求对每个并联电池架的电压进行独立、实时的监测。

* **技术特征C：第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值**

* *说明书解释*：对应说明书`[0044]`、`[0081]`。这是单架层面的功率极限计算。说明书指出，根据每个电池架的实时电压（或电流、温度）算出单架的实时SOC，再根据SOC建议其单架的充放电功率极限值（第一功率极限值）。

* **技术特征D：容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率**

* *说明书解释*：对应说明书`[0046]`、`[0082]`。这是本发明的核心权重因子。说明书明确指出，利用存储在BMS中的SOH和容量信息，计算单架实际可用容量占全体并联电池库总容量的比例。

* **技术特征E：第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值**

* *说明书解释*：对应说明书`[0048]`、`[0084]`。这是最关键的数学逻辑特征。说明书公开的公式为：`第二功率极限值 = 第一功率极限值 / 容量比率`。其技术逻辑在于：由于并联系统中，各支路电流的实际分配通常与各自的容量比率成正比，因此将单架的额定功率极限除以其容量比率，实质上是“反推”出**为了不让该特定电池架超载，整个电池库所能承受的最大理论功率上限**。

* **技术特征F：和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值**

* *说明书解释*：对应说明书`[0051]`、`[0087]`。说明书对此给出了极具限定性的技术手段，即“计算在每个电池架的第二功率极限值当中的**最小值**，作为库功率极限值”。通过木桶原理（取最小值），确保在PCS（功率转换系统）施加该总功率极限时，没有任何一个并联支路会发生过流、过充或过功率问题。

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## 二、 对比文件技术特征比对表格

为了清晰、 scannable 地展现各对比文件对上述技术特征的公开情况，以下给出详尽的特征比对表格：

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## 三、 对比文件详尽出处分析与实质公开判定

### D1: US20140239900A1 (LEAD STORAGE BATTERY SYSTEM)

* **技术特征A、B、C的公开认定：**

* **特征A**：D1原文`[0059]`公开了“...includes a lead storage battery bank that includes a single or multiple lead storage batteries or a single or multiple lead storage battery modules connected in parallel...”，毫无异议地公开了并联拓扑。

* **特征B**：D1原文`[0073]`公开了“The individual battery state measurement unit 102 includes a current measurement section 161, a voltage measurement section 162... to measure ... voltage (V) ... of each of the lead storage batteries 151 ... or each of the lead storage battery modules 152...”，完全公开了测量每个并联支路电压的单元。

* **特征C**：D1原文`[0076]`公开了“The SOC estimation unit 104 estimates the state of charge (SOC) of the individual lead storage batteries on the basis of a measurement information...”，且在`[0062]`中指出了“usable state-of-charge range adjustment unit that restricts the state-of-charge maximum value...”。D1根据各个电池单元的SOC状态来调整和限制电池库的充放电行为，实质公开了根据单电池电压计算的SOC来限制/计算单体功率极限的构思。

* **特征D、E、F的未公开认定：**

* D1完全没有引入“容量相对于总容量的容量比率（Ratio）”这一概念，更没有将第一功率极限值“除以”该容量比率以反推系统总极限值的数学控制逻辑（特征E、F）。

### D2: CN104101838A (动力电池系统及其荷电状态、最大充放电功率估算方法)

* **技术特征A、B、C的公开认定：**

* **特征A、B**：D2说明书`[0003]`公开了电池组由串联和/或并联的电芯组成；`[0008]`公开了“SA、获得开路电压及对应温度步骤：采集动力电池系统中各电芯的开路电压OCV及对应温度T”，公开了并联结构及单体电压采集。

* **特征C**：D2说明书`[0021]`及`[0029]`公开了“根据所述最小荷电状态SOC1及所述第一温度T1，查询SOC-P放-T三维表格，获得最大放电功率P放”，以及根据最大SOC2查询表格获得最大充电功率。这完全公开了“相对于每个电芯（对应权利要求的电池架），根据其电压计算的SOC来计算其各自最大功率极限值”的特征。

* **特征D、E、F的未公开认定：**

* D2在具体实施方式`[0050]`中明确设立了前提假设：“各电芯容量一致，但由于电芯存在自放电不一致的现象，因此各电芯间电压存在偏差”。由于其**预设各单体容量完全一致**，因此D2根本没有考虑、也无需计算“各电池架/电芯由于劣化导致的真实容量不一致，进而计算容量比率”的特征D。特征E、F的除法逻辑与总极限计算在D2中完全付诸阙如。

### D3: US20140306519A1 (HYBRID BATTERY SYSTEM FOR ELECTRIC VEHICLES)

* **技术特征A、B、C的公开认定：**

* D3公开了一种混合动力电池系统（锂电+铅酸并联）。其原文`[0026]`和`[0031]`、`[0032]`公开了第一感知单元13和第二感知单元14分别测量锂电池模块和铅酸电池模块中各个电芯的电压和温度（特征A、B）。其原文`[0033]`公开了“The control circuit 15 measures the state of charge (SOC) ... Moreover, the control circuit 15 estimates the electric power which can be outputted to an external circuit”，其实质公开了根据电压计算SOC并估计各模块可输出功率的技术特征（特征C）。

* **特征D、E、F的未公开认定：**

* D3的系统核心控制逻辑在于两套不同化学体系电池之间的“选择性开关切换切换（Selectively discharging）”（见`[0034]`），而非并联情况下的功率精细化协同分配，因此未公开特征D、E、F。

### D4: JP5616254B2 (組電池の状態検出方法および制御装置)

* **技术特征D、F的深度关联与实质公开判定：**

* **特征D的部分公开/实质等同分析**：D4是一篇极其硬核的电池控制专利。其原文`[16]`（权利要求16）和说明书`[2]`（页码对应正文部分）公开了：“单电池的满充电容量与内部电阻（DCR）成反比（见图21），根据各单电池的电压波动统计值（标准偏差$\sigma_i$），算出各单电池内部电阻占组电池总内部电阻的比率 $F_i$（`F_i = \sigma_i / \Sigma \sigma_i`）。”

* *法律拟制分析*：虽然D4计算的比率是**电阻比率（DCR比率）**，但其在正文中明确指出了电阻比率与满充电容量的内在反比映射关系。因此，通过计算电阻比率，实质上已经获得了衡量各个单电池之间相对可用容量差异的权重因子。

* **特征F的部分公开**：D4原文`[16]`公开了：“算出各单电池的最大许容充电/放电电流，以其中**最少的最大许容充电/放电电流**作为组电池的最大许容充放电电流来进行充放电控制。”这对应了目标专利说明书中所述的“取第二功率极限值当中的最小值作为电池库功率极限值”的木桶原理逻辑。

* **特征E的未公开认定**：

* D4的数学模型是基于欧姆定律和分极电压公式（`CCV = OCV + I*DCR + Vp`），它算出单体最大允许电流的方法是：`（允许最大电压 - OCV）/ 单体DCR`。它**没有**采用目标专利中“将单体功率极限除以容量比率”这种带有宏观推导性质的控制架构。

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## 四、 最接近对比文件的选择

在创造性分析中，本案适合选择 **D4 (JP5616254B2)** 或 **D2 (CN104101838A)** 作为最接近的对比文件（D1作为储能系统基础架构亦可作为备选，但技术关联度不如D4和D2）。

### 1. 选择D4作为最接近对比文件的理由（从技术效果与解决问题角度）

* **整体解决的技术问题**：D4明确旨在解决组电池中各个单电池由于劣化程度不同、内部电阻和容量发生不一致性（Varying Degradation and Capacity）时，如何精确控制组电池整体的充放电功率限制，**避免最劣化的那个单电池发生过充电或过放电劣化**（见D4 `[2]`：“组电池的寿命由最劣化的单电池决定...必须控制不让各单电池过充电”）。这与目标专利解决的“由于容量差异导致输出电流分布不平衡，进而引起过功率/过充问题”`[0006]`**完全处于同一技术构思维度**。

* **技术效果的一致性**：D4通过实时精确计算单体不一致性，降低功率控制的“裕量（Margin）”，从而最大化释放电池系统的充放电性能。这与目标专利“使得能够实现完全输出（实现最大输出）”`[0022]`的技术效果完美契合。因此，D4在技术实质上最接近。

### 2. 选择D2作为最接近对比文件的理由（从结构与直接特征数量角度）

* D2直接公开了基于单体层面的最大/最小SOC状态，通过查表直接输出最大充电/放电功率的技术架构，这与目标专利的“第一功率极限计算单元”在表现形式上最为接近。

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## 五、 创造性评述与请求方最薄弱的技术特征

### 1. 区别技术特征及其他对比文件的合并公开情况

若以D4为最接近对比文件，权利要求1与D4的区别特征在于：

> **区别特征1**：目标专利计算的是电池架基于SOH和实际容量相对于总容量的**容量比率**，而D4计算的是各单电池端子电压波动引起的**电阻比率（DCR比率）**。

> **区别特征2**：目标专利通过将单体第一功率极限**除以容量比率**来得到系统级的第二功率极限，而D4是通过欧姆定律公式计算各单体电流极限后**直接提取最小值**。

经审查，**没有任何一份对比文件公开了上述“第一功率极限除以容量比率”的代数除法控制逻辑。**

### 2. 针对请求方来说“最薄弱”的技术特征

若您作为无效请求方，本案**最薄弱、最难攻克的特征（即目标专利的‘护城河’特征）是：技术特征E。**

> `<关键法理分析>`

> **技术特征E（第二功率极限计算单元：第一功率极限值除以容量比率）** 是一个纯粹的、高度特异性的控制算法逻辑。

> 在常规并联电路拓扑中，根据基尔霍夫电流定律，并联各支路的电流分配与各支路的阻抗成反比（近似与可用容量成正比）。目标专利敏锐地利用了这一物理特性，采用`第一功率极限 / 容量比率`。这一除法在数学上极具隐蔽性——它通过某个并联支路自身的局部功率瓶颈，直接“放大/反推”出整个并联大系统的宏观总功率上限。

> 无论D1、D2还是D3，均未表现出任何对“并联支路功率极限进行总额比例反规整”的数学计算意图。D4虽然考虑了不一致性，但其走的是“单体DCR电阻比例分配总电阻，再用欧姆定律掐死单体电流”的路线。因此，特征E具有极高的**突变性**和**非显而易见性**。

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## 六、 针对无效请求方的进一步检索策略

鉴于目前的四份对比文件在“控制逻辑与代数算式（特征E）”上存在检索盲区，若要成功撤销该专利，建议立即调整检索方向，实施以下精准检索策略：

### 1. 改变检索关键词与算式检索（Equation Search）

常规的“SOC/SOH+功率极限”检索极易抓取到类似D2的查表法。必须针对**特征E的数学实质**进行联合检索。

* **检索构思**：在并联电池系统中，`总功率极限 = 某支路功率极限 * (总容量 / 该支路容量)`。将除以容量比率转换为乘以其倒数。

* **构建公式检索式（部分数据库如SIPO、IncoPat、Google Patents支持）**：

* `"P_limit" AND "C_total" / "C_i"`

* `"功率极限" 邻近/5 "容量比" 邻近/5 "除以"`

* `"P_bank" = "P_rack" / "ratio"`

### 2. 拓宽技术领域至“大并联变流与配电控制”

这种“局部瓶颈除以比例因子等于系统总极限”的算法，在蓄电池领域可能是新应用，但在**传统电力电子、多逆变器并网（Multi-Inverter Parallel System）、风电并网不平衡控制、以及多路开关电源（SMPS）并联均流控制**领域属于经典的“高阶防超载算法”。

* **交叉领域检索建议**：检索IPC分类号 `H02M`（变流技术） 或 `H02J3`（交流电力网的稳定/控制）。寻找多台并联发电机或并联逆变器在容量劣化不一致时，如何通过“单机极限 / 额定容量占比”来限制总网侧输出功率的文献。一旦在母体领域（电力电子）找到该算式，即可通过**技术领域转用（Transfer）**成功论证特征E对本领域技术人员而言属于公知常识或显而易见的技术手段。

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## 七、 结论与实战建议

综合来看，目标专利权利要求1的架构非常严密，其通过特征E和F在“并联控制算法”上建立了极高的话语权。目前的对比文件D1-D4虽然完美斩断了该专利在硬件拓扑（并联库、单架电压、SOC计算）上的新颖性，但其创造性高度依赖特征E的算法隐蔽性。

建议您在后续的无效宣告请求书中：

1. **主线进攻**：以 **D4为最接近对比文件**，论证D4已经公开了“通过单体标准偏差实时计算电池特性比例，并基于木桶原理取单体最小值作为系统总极限”的整体架构，将目标专利的区别特征严格限缩在“容量比率与电阻比率的数学转换、以及除法算式的微调”上。

2. **同步检索**：启动上述第七部分的**多变流器并联/电力系统均功算法**的补充检索，寻找转用证据，以一击击穿其创造性。

如有任何关于此案口头审理（口审）辩论策略的疑问，请随时与我进一步讨论。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对目标专利的权利要求1进行深度解析，并结合4份对比文件（D1至D4）进行逐项特征比对、最接近对比文件选择以及无效宣告请求中的最薄弱特征分析。

首先，我们明确各对比文件的公开号及简称指代：

* **D1**：CN104348256A（考虑充放电倍率的多类型电池储能电站能量管理方法）

* **D2**：US9018907B2（Method for precise power prediction for battery packs）

* **D3**：JP2015116098A（蓄电器的输出控制装置及输出控制方法）

* **D4**：CN102577014B（用于电池组的精确功率预测的方法）

* *注：D2与D4为同一控制策略/同族专利（同为博世申请的电池功率预测发明），D4为D2的中国授权文本，两者实质技术内容高度一致。*

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### 一、 权利要求1的技术特征拆解与对比文件逐项比对

我们将权利要求1拆解为6个独立的技术特征（A-F），并紧密结合对比文件的原文及详细出处进行比对分析。

#### 1. 技术特征A：在所述电池库中多个电池架被并联连接

* **D1比对**：**毫无疑问公开**。D1图1及具体实施方式\[0044]公开了“锂电池储能电站中包括双向变流器和多个锂电池储能机组”，由于是兆瓦级储能电站，各机组分担功率，且\[0051]公式(3)对各机组初始功率进行累加分摊，其实质就是并联结构的储能系统。

* **D2/D4比对**：**未公开**。D2/D4在背景技术\[0002]及发明内容\[0011]中明确指出“includes a plurality of storage-battery elements connected in series（包括多个被设置成串联电路的蓄电池元件）”。其核心针对的是**串联**结构中的单体电池。

* **D3比对**：**未公开**。D3在背景技术\[0002]和具体实施方式\[0018]中公开“蓄电器101は、直列に接続された複数の蓄電セルを有し（蓄电器101具有串联连接的多个蓄电单元）”，同样属于**串联**系统。

#### 2. 技术特征B：所述装置包括：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压

* **D1比对**：**实质公开**。D1步骤1）及具体实施方式\[0044]公开实时读取各电池储能机组的“荷电状态值SOCi”，而在电池管理系统中，SOC的获取必然基于电压、电流等物理量的测量。

* **D2/D4比对**：**实质公开（针对串联单体）**。D4发明内容\[0027]公开“具有电压设备……电压测量设备与每个蓄电池元件相连接，以便截取每个蓄电池元件的电池电压”。

* **D3比对**：**实质公开（针对串联单体）**。D3具体实施方式\[0026]公开“バッテリECU127は……端子電圧等の情報に基づいて、蓄電器101のSOC等を導出する（基于端子电压等信息导蓄电器的SOC等）”。

#### 3. 技术特征C：第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值

* **D1比对**：**毫无疑问公开**。D1说明书具体实施方式\[0044]明确公开：“从储能电站监控系统实时读取……荷电状态值SOCi……最大允许放电功率$P_{d.max,i}$和最大允许充电功率$P_{c.max,i}$”。其\[0056]段落明确指出这些值“可表示电池储能机组实时功率特性的允许充放电能力”，即针对每个机组根据其SOC得到其个体的功率极限（第一功率极限值）。

* **D2/D4比对**：**毫无疑问公开（针对串联单体）**。D4说明书具体实施方式\[0035]公开：“首先确定蓄电池元件中的那个蓄电池元件具有最小功率指标（电池电压）……所输出的功率或放电电流被如此长时间地提高，直至功率输出极限以达到为2.8V的临界电池电压的形式被达到……计算出最弱的蓄电池元件的最大可能的功率输出”。

* **D3比对**：**毫无疑问公开**。D3说明书\[0002]和图8公开：“各限界電力は、蓄電器の残容量(SOC:State of Charge)によって異なる（各极限功率根据蓄电器的残余容量SOC而不同）”。

#### 4. 技术特征D：容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率

* **D1比对**：**实质公开（部分公开）**。D1具体实施方式\[0044]和公式(1)、(2)公开了读取各机组的“电池额定容量$E_{N,i}$”，并计算放电倍率特征值$DR_i = P_{d.max,i} / E_{N,i}$。它考虑了各单体的额定容量，但**未明确提及结合SOH（健康状态）**来动态更新实际容量并计算其占总容量的“容量比率”。

* **D2/D4比对**：**未公开**。D4虽然在\[0013]中提到功率指标可以依据“电池容量或者其他状态参数”，但其外推是基于最弱单体的绝对功率限界，没有计算“每个电池架相对于总容量的容量比率”这一比例关系。

* **D3比对**：**未公开**。D3主要通过监测放电功率是否越限来直接调整整个SOC的利用区域下限（见\[0033]-\[0037]的四种设定方法），不涉及计算各并联支路间的容量比率。

#### 5. 技术特征E：第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值

* **D1、D2/D4、D3比对**：**全未公开**。

* **目标专利的独创设计**：目标专利\[0048]公开：“第二功率极限计算单元110将每个电池架的第一功率极限值除以对应电池架的容量比率”。其目的是为了在并联系统中，根据各支路容量的客观比例，反推整个系统在不让该支路超载的前提下所能承受的最大总功率限界。

* **D1的逻辑**：D1公式(3)是采用**乘法**：将总需求功率乘以“该机组SOC×倍率特征值”占总和的比例，属于**功率的正向分配逻辑**，而非通过“除以容量比率”来反推第二功率极限。

* **D2/D4的逻辑**：D4\[0015]和\[0035]采用的是**外推（Extrapolation）**逻辑：“基于单个最小蓄电池元件的功率输出，来推算整个系统的总功率……单纯乘法（与电池数目相乘）”。因为D4是串联系统，串联系统电流处处相等，所以总功率直接由最弱单体功率乘以数量即可，不需要也不可能“除以容量比率”。

#### 6. 技术特征F：和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

* **D1比对**：**未公开**。D1最后输出的是各机组的具体功率指令汇总（干预分配），而不是为整个并联电池库设定一个统一的、基于反推安全值的“电池库功率极限值”。

* **D2/D4比对**：**实质公开（针对串联系统）**。D4\[0035]公开：“依据单个最小的蓄电池元件的功率输出，在如下预给定的情况下来推算整个系统的总功率”，即利用最弱单体表现出的极限来外推并设定整个系统（复合结构）的最大可调用功率。

* **D3比对**：**未公开**。D3是通过限制控制SOC的上下限（\[0040]）来间接保护电池，其输出的不是通过各个支路反推值归纳出的库极限功率。

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### 二、 技术特征比对表格

以下为针对权利要求1各技术特征的详尽比对表：

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### 三、 最接近对比文件的选择与创造性分析

在创造性分析中，确定“最接近的对比文件（最接近现有技术）”应优先考虑**技术领域是否相同、解决的技术问题是否最相似、以及公开的技术特征是否最多**。

针对本案，**D1（CN104348256A）最适合作为最接近的对比文件**。原因如下：

1. **整体解决的技术问题与技术效果完全契合**：

* **目标专利**解决的是并联电池库中，由于各电池架新旧、版本、劣化程度不同导致“容量存在差异”，进而引发“输出电流分布不平衡”和“过功率/过充电”的问题（见目标专利背景技术\[0006]、\[0008]）。

* **D1**同样属于大型电池储能电站领域，解决的技术问题也是“如何合理分配总功率需求，兼顾不同类型电池储能机组的充放电倍率特性和存储能量特性，从而延长储能电池使用寿命”（见D1\[0004]-[0006]）。两者都在寻求**多机组并联环境下的功率安全管理**。

2. **技术拓扑结构一致**：

D1公开了应用在“兆瓦级多类型电池储能电站”中对“多个电池储能机组”的控制（特征A），这与目标专利的“电池库中多个电池架被并联连接”在物理拓扑架构上是完全等同的。

相比之下，**D2/D4和D3虽然公开了“木桶原理”（由最弱单体决定系统整体极限）的构思，但其立足于“串联系统”**。串联系统的物理特性是电流处处相等，其总功率极限的计算是简单的“最弱单体功率 $\times$ 串联总数”；而目标专利所面对的**并联系统**，各支路电压相等、电流分流。并联系统的总功率极限必须通过“支路功率极限 $\div$ 容量比率”来反推。拓扑结构的根本差异导致D2/D4的功率计算模型无法直接移植到并联系统中。因此，D2/D4只能作为证明“考虑最弱元件来定义系统总极限”这一公知常识/设计通路的辅助对比文件。

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### 四、 无效请求方最薄弱的技术特征及检索策略

若您站在**无效请求方（要求宣告该专利无效）**的角度，目前整案**最薄弱、最难攻克的防御特征**是：

> **技术特征E**：通过将每个电池架的所述第一功率极限值**除以**用于该电池架的所述**容量比率**来计算第二功率极限值。

#### 原因分析：

这个特征不仅是一个单纯的数学公式，它背后承载了并联电路独特的物理控制逻辑。现有技术（如D1）在并联系统中通常使用**“乘法分配”**：$支路功率指令 = 总需求 \times 支路容量比例$。

而目标专利巧妙地应用了**“逆向安全反推”**：为了确保最脆弱、容量最小的那个电池架不超载，必须假设当这个弱势电池架达到其个体功率极限（第一功率极限）时，整个电池库在并联分流规则下所对应的总功率是多少。根据并联分流原理，$支路电流 \propto 支路容量$，因此 $库总功率极限 = 某支路第一功率极限 \div 该支路的容量比率$。

最后，特征F再取所有支路反推出来的第二功率极限的**最小值**作为库极限。这种**“先除以比例反推总额，再取诸支路中最小值”**的并联控制算法，在目前的D1-D4中完全没有体现，具有极强的防御力。

#### 进一步的检索策略建议：

为了成功攻克特征E和D，建议调整检索方向，采取以下联合检索策略：

1. **改变检索关键词与算式特征的多样化表达**：

特征E的核心是“除以容量比例”。在检索式中，应引入数学逻辑和变相表达。例如：

* `(并联 OR 支路) AND (功率极限 OR 电流极限) AND (除以 OR 比率 OR 比例 OR 份额 OR 分流系数) AND (反推 OR 逆向 OR 倒推 OR 整体极限)`

* 英文检索：`(parallel OR branch) AND ("power limit" OR "current limit") AND (divide OR division OR ratio OR proportion) AND ("total power" OR "bank limit")`

2. **跨界检索“并联微电网”或“多逆变器并联并网”控制领域**：

电池管理系统（BMS）领域的审查员或研发人员往往习惯于串联均衡。然而，在**电力电子（PCS）、微电网（Micro-grid）中的虚拟 synchronous generator（VSG，虚拟同步机）功率分配、或者多台不均匀变压器/逆变器并联运行**的传统强电领域，为了防止容量最小的逆变器发生过载，经常会采用“按照容量比例逆向限制总功率”的控制算法。建议将IPC分类号扩展至 `H02J3/38`（并网独立电源的安排）或 `H02J7/00`。

3. **针对特征D进行“SOH动态修正实际容量”的专门检索**：

特征D要求“基于容量和健康状态SOH来计算容量比率”。目前的D1只公开了额定容量。需要检索公开了`实际当前容量 = 额定容量 × SOH`，并将该“实时实际容量”用于并联系统容量权重动态更新的文献，以此做组合，切断其特征D的创造性高度。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对该目标专利（授权公告号：CN113826259B）的权利要求1进行深度解析，并结合四份对比文件进行详尽的特征比对、最接近对比文件筛选以及无效宣告请求的策略分析。

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## 一、 目标专利说明书对权利要求1的合理解释

权利要求1保护的是一种“电池库控制装置”，其核心逻辑在于通过**在电池架之间引入基于“容量和SOH”计算的“容量比率”**，对各电池架由SOC计算出的“第一功率极限值”进行归一化调整（相除），从而得到能反映各架实际电流分担能力的“第二功率极限值”，最后通过组合这些值（说明书指出优选取最小值）来确定整个电池库的功率极限。

根据目标专利说明书的记载，该装置的架构与各特征对应的背景技术和技术实质解释如下：

1. **并联连接的电池架（特征A）**：说明书\[0006\]指出，多个电池单体串/并联形成电池架，多个电池架再并联连接形成电池库（ESS）。由于电池架可能是新旧更替添加的（异质或寿命不同），其容量、版本存在差异。

2. **第一功率极限值（特征B、C）**：说明书\[0040\]-\[0044\]指出，这是各电池架根据自身实时的SOC和电压/温度，计算出的单个电池架充放电功率限界。

3. **容量比率与第二功率极限值的推导（特征D、E）**：这是本专利最核心的发明点。说明书\[0046\]-\[0048\]解释，每个电池架在并联电路中的实际电流分配是与其容量成正比的。本发明不仅考虑当前静态容量，还**基于健康状态SOH（老化度）来实时或准确更新该电池架容量相对于总容量的“容量比率”**。通过将第一功率极限值**除以**容量比率，其本质是将各个具有不同容量基准的电池架的功率限制，折算到“如果系统按总容量输出时，该架能承受的最大系统总功率”。

4. **电池库功率极限值（特征F）**：说明书\[0048\]-\[0051\]及\[0015\]明确，为了保证在并联运行中任何一个电池架都不发生过载、过充问题，库功率极限计算单元会**计算在每个电池架的第二功率极限值当中的最小值，作为库功率极限值**。

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## 二、 对比文件原文出处及技术特征比对表格

以下为四篇对比文件的基本公开信息：

* **D1**: US20160197514A1 (公开日: 2016-07-07)

* **D2**: JP5975876B2 (公开日: 2016-08-23)

* **D3**: JP2016163400A (公开日: 2016-09-05)

* **D4**: US20170054303A1 (公开日: 2017-02-23)

### 权利要求1技术特征比对表

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## 三、 最接近对比文件（D1/D3）的筛选与分析

在本案的创造性分析中，**D1（US20160197514A1）** 和 **D3（JP2016163400A）** 均适合作为最接近的对比文件（本案可将D1作为第一选择，D3作为主要平行选择）。

### 1. D1 适合作为最接近对比文件的理由

* **技术领域极其一致**：D1和目标专利均属于大规模、兆瓦级多类型电池储能电站（ESS）的能量管理与功率分配技术领域（目标专利\[0006\]，D1\[0001\]）。

* **解决的技术问题相同**：两案均旨在解决储能电站运行中，由于各电池组/机组个体的性能、寿命、状态（SOC、充放电倍率、功率极限）存在差异，在总功率分担时可能导致的“过充电/过放电”或“输出电流分布不平衡”问题，以此达到延长电池寿命、提高系统安全性的目的（目标专利\[0006\]-\[0008\]，D1\[0004\]-\[0006\]）。

* **技术特征重合度最高**：D1公开了并联的电池储能机组架构、实时监控各个机组电压/电流/SOC，并根据SOC计算或获取每个机组的最大允许充放电功率（第一功率极限）。

### 2. D3 适合作为最接近对比文件的理由

* **硬件架构及控制对象完全一致**：D3公开的蓄电系统（图1）由控制装置100和多个并联的Bank（320-1～320-N）构成，且每个Bank均由BMU进行SOC和**SOH（健康状态）**的全面管理（D3\[0018\], \[0026\]），这与目标专利并联电池架且考虑SOH的硬件完全契合。

* **核心参数重合**：D3在分配功率时，明确引入了**SOH（健全性/劣化度）**作为计算余裕度及功率分担比例的核心指标（D3\[0030\], \[0064\]）。

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## 四、 创造性缺陷与薄弱特征分析（针对请求方）

如果向专利局提起无效宣告请求，本权利要求1对于无效请求方来说，**最薄弱（即最难攻克、目标专利抗辩最强）的技术特征是：特征E 结合 特征D 中的数学归一化推导逻辑。**

### 1. 薄弱点（难点）原因分析：

* **特征D+E的独特数学关系（除法归一化）**：

目标专利通过“第一功率极限值 **除以** 容量比率（基于容量和SOH计算）”来得到“第二功率极限值”。

* **D1的逻辑**是：机组功率上限 = 额定容量 $\times$ 倍率特性；在分配总需求时，采用的是**乘法比例分配**（公式3：总需求 $\times$ 各组SOC与倍率乘积的占比）。

* **D3的逻辑**是：长寿命模式下，各变换器的功率指令 = 系统总功率 $\times$ 该库余裕度在总余裕度中的占比（公式13，也是**乘法分配**）。

* **技术效果的物理意义抗辩**：

目标专利之所以用“除法”，是因为在并联电路中，各支路电流是按实际容量比例自发分流的。某架的“第一功率极限 / 该架容量占比”，算出来的实际是**“为了不让该电池架过载，整个电池库能输出的最大总功率限界”**。遍历所有电池架算出一组“库总功率限界”后，再**取最小值（特征F）**作为最终的库功率极限。这种**“由局部逆向推导整体、再全局取交集（最小值）”**的控制回路，在D1、D3等顺向“总功率下发 $\rightarrow$ 按比例裁剪分配”的常规逻辑中具有较强的非显而易见性。

### 2. 其他特征是否被其他对比文件公开：

* **特征A（并联架构）**：被D1、D3公开。

* **特征B、C（监控电压、基于SOC算单架功率上限）**：被D1、D2、D3、D4全面公开。

* **特征D中的SOH引入**：已被D3明确公开（D3\[0026\]、\[0030\]明确指出获取各库的SOH用于计算功率调度余裕度）。

* **特征F（多架功率极限算总库极限）**：D2公开了由局部（最弱单体）的极限电力推导/估计整个蓄电池系统的最大输出可能电力的思想（D2\[0009\], \[0016\]）。虽然D2是串联系统（通过串联特性或单体数相乘估计），但“由最弱个体的极限去卡总系统极限”的指导思想已被公开。

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## 五、 进一步的检索策略提示

鉴于上述“特征E（除以容量比率）”和“特征F（多并联支路逆向推算整库极限并取最小值）”构成的控制算法是本专利的坚固防线，建议请求方调整检索方向，采取以下进阶检索策略：

1. **转向经典电路控制与电力系统大网控制领域检索**：

“各并联支路根据自身当前阻抗/容量上限，除以自身分流比率，逆向推算全网总安全容量，并取最小值”这一算法，在传统的**电力系统并联变压器负荷分配、多发电机组并联并网控制、变电站并联母线过流保护**技术中属于非常经典的控制逻辑。建议扩大IPC分类号至 `H02J`（电力供电网系统）、`G05B`（常规控制系统）或 `H02H`（电力保护电路）。

2. **变更关键词组合，突出数学算式检索**：

在中文和英文数据库中，直接针对特征E和F的数学关系进行检索。

* **关键词**：`"功率极限" / "电流限制" / "极限值" + "除以" / "商" + "容量比" / "分流系数" / "占比"`；

* **英文短语**：`("power limit" OR "current limit") AND ("divided by" OR "quotient") AND ("capacity ratio" OR "current sharing factor" OR "proportion")`。

3. **针对“增加新电池架/电池架新旧混用（异质并联）”的特定应用背景进行检索**：

目标专利在背景技术\[0006\]中明确指出其针对的特定场景是：“面向网格的ESS通常具有长的性能保证期……当ESS中的一个电池架损坏或电池容量不足时添加电池架……导致输出电流分布的不平衡”。

建议专门检索**“扩展储能系统”、“梯度利用电池并联”、“新旧电池混用/梯次利用”、“电池扩容并联控制”**等主题的技术文献或学报论文。这类场景天然地强制要求控制装置在并联时必须计算新旧电池架的容量比率（且必须考虑代表老化的SOH），极易催生出与本专利完全相同的归一化限制算法。

作为一名经验丰富的专利代理师，我针对目标专利（CN113826259B）的权利要求1，结合说明书及提供的四份对比文件（D1~D4）进行深入的法律与技术分析。

### 一、 权利要求1的技术特征拆解

目标专利权利要求1可拆解为以下6个独立的技术特征：

* **特征A**：一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；

* **特征B**：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；

* **特征C**：第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；

* **特征D**：容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；

* **特征E**：第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；

* **特征F**：和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

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### 二、 技术特征比对表

以下为目标专利权利要求1与各对比文件（附公开号）的特征详细比对：

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### 三、 对比文件详细出处与公开事实分析

#### 1. D1: KR1020170022416A

* **技术领域与目的**：公开了一种包含不同种类电池包（高容量与高输出）的混合电池系统，解决高容量电池在大电流输出时无法完全利用标准容量的问题。

* **公开事实分析**：

* **特征A/B**：公开了“제2 배터리 팩은 상기 제1 배터리 팩에 병렬로 접속（第二电池包与第一电池包并联连接）”[0004]，以及通过电池管理部感测电压[0008]。这与特征A、B并联及测压的架构实质等同。

* **特征C**：公开了“상기 전류 제어부는 상기 제1 배터리 팩의 충전 상태를 기초로 상기 제1 배터리 팩의 방전 전류 제한치를 설정（电流控制部基于第一电池包的SOC设置放电电流限制值）”[0004]。

* **特征D/E/F**：未公开。D1仅通过调节双向电力变换器来改变并联两包之间的输出比例，未涉及多级功率极限计算或根据容量比率进行除法修正（特征E、F）。

#### 2. D2: JPWO2016135853A1

* **技术领域与目的**：面向电力系统的变动抑制大规模蓄电池管理装置，解决充放电常时交替导致系统无法准确估计可充放电容量的问题。

* **公开事实分析**：

* **特征A**：明确公开了大规模蓄电池装置11包含多个并联的电池盘（电池盘21-1~21-N），每个电池盘内部又包含多路并联的电池单元（23-1~23-M）[0013]。属于**毫无异议公开**。

* **特征B**：公开了通过CMU和BMU测量各个电池单体、电池模块或直列单元的总电压[0022, 0050]。属于**毫无异议公开**。

* **特征C**：明确公开了“現在のＳＯＣ、電池温度、充放電電力及び電池劣化率を用いて、充電可能電力量あるいは放電可能電力量を预测する（使用当前SOC、电池温度、充放电电力及电池劣化率预测可充电/放电电力量）”[0027]，其基于SOC和SOH查表得出单体或单元的功率极限。属于**毫无异议公开**。

* **特征D/E/F**：未公开。D2公开了依据SOH（容量降低率或电阻增加率）定义劣化[0040]，并利用当前总SOC去推算和加减限制整个蓄电池的运用容量，但其**并未计算每个并联支路相对于总容量的“容量比率”**，更未公开“将第一功率极限除以容量比率”这一控制逻辑。

#### 3. D3: KR1020170071949A

* **技术领域与目的**：针对并联电池包之间由于使用时间不同、劣化程度不同导致输出电流不平衡的问题，提出在追加的电池包中串联一个可变电阻（平衡电阻）来消除电流偏差。

* **公开事实分析**：

* **特征A**：明确公开了“기존에 설치되어 사용되던 배터리 팩에 새로운 배터리 팩이 추가로 병렬로 연결되는 경우（在既有安装使用的电池包上，额外并联连接新的电池包）”[0005, 0049]，这对应了目标专利背景技术[0006]中提及的“ESS扩容、新旧电池架并联导致输出不平衡”的场景。属于**毫无异议公开**。

* **特征B**：公开了BMS监控各电池单体的电压、电流和温度[0023]。

* **特征C/D/E/F**：未公开。D3解决输出不平衡的手段是硬手段（调整物理可变平衡电阻的阻值使得 $I_1 = I_2$）[0045]，而不是目标专利的软手段（通过动态计算各并联架的功率极限，进而由PCS下发总功率极限来规避过载）。

#### 4. D4: EP2491632B1

* **技术领域与目的**：车辆牵引电池系统的最大可用功率预测，重点在于保护最弱的单体，防止其由于深度放电而受损和剧烈老化。

* **公开事实分析**：

* **特征F/C实质公开**：D4的核心思想是“가장 약한 Glied（最弱的单体/环节）에 의해 정의되므로… Extrapolation（基于最弱单体的功率限制，外推整个系统的最大可调用功率）”[0010, 0017]。这与特征F根据局部功率限制推导总功率限制的理念相近，但D4针对的是“串联单体结构”的外推（直接乘以单体数量或基于总电压计算）[0017]，而非并联支路的容量反比分配。

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### 四、 最接近对比文件（D1~D4）的选择与分析

在创造性评述中，**D2（JPWO2016135853A1）** 和 **D3（KR1020170071949A）** 均适合作为最接近的对比文件，它们分别从不同的维度切入：

1. **从技术参数和计算架构角度：D2是最接近的对比文件**

* **技术领域相同**：均为面向电网/大规模ESS的电池管理系统。

* **解决的技术问题相近**：均是为了精准控制电池库的功率输出，避免电池充放电到极限时发生预期的或突发性的整机停机或过载。

* **技术特征覆盖度最高**：D2完全公开了特征A、B、C，并且引入了SOH和容量退化概念[0040]作为控制多级功率的参数。

2. **从具体应用场景和欲解决的输出不平衡问题角度：D3是最接近的对比文件**

* **解决的技术问题高度一致**：目标专利的核心技术问题是“由于新旧电池架并联容量差异，导致输出电流分布不平衡，引发过功率问题”[0006]；D3明确指出其问题在于“既有电池包与追加并联的电池包之间由于劣化产生输出电流偏差”[0005, 0049]。两者面对的是完全相同的工业痛点。

**总结**：审查员通常会优先选择**D2**作为最接近的对比文件（奠定大系统架构、SOC/SOH基础算法），并将**D3**作为解决不平衡问题的引证发明。

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### 五、 无效请求方最薄弱的技术特征（即专利所有人的坚固防线）

若向目标专利提出无效宣告请求，对于请求方而言，**最薄弱（即最难攻克、最难证明被现有技术公开或显而易见）的技术特征是：特征E（以及与之紧密关联的特征D中的容量比率具体定义）。**

**原因如下**：

1. **创新的数学控制逻辑**：特征E给出了一个明确的定量计算公式：$第二功率极限值 = 第一功率极限值 \div 容量比率$。在并联电路中，电流是按电导（电阻的反比）或实际容量比例自动分流的。目标专利反其道而行之，在软件计算时，将基于自身电压算出的额定第一功率“除以”自身的容量比率，从而将其放大为一个“虚拟的库级极限预测值”；接着特征F取所有支路放大后的最小值作为总库功率限制。这一独特的“除法放大、库级取小”的控制逻辑，在D1~D4中完全没有痕迹。

2. **技术效果显著**：该公式巧妙地实现了“只要PCS将总功率控制在电池库功率极限内，根据并联自然分流规律，容量最小/最老化的那路电池架分到的实际电流，刚好不会超过它自身的第一功率极限”。这种通过“软计算”完美匹配“硬物理分流”的逻辑具有极高的创造性。对比文件D3虽然知道新旧并联不平衡，但其手段是去调节可变电阻（硬平衡），根本无法导向特征E的公式。

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### 六、 进一步的检索策略建议

鉴于目前D1~D4未能有效阻击特征E和D，为了成功无效该权利要求，后续的补充检索应当调整策略：

1. **关键词微调与联合检索**：

* 不要只局限于“电池管理系统（BMS）”或“ESS”，应大量引入高精度电力电子控制、光伏并联逆变器多机群控、超级电容并联均流控制等相近领域的文献。

* 关键控制字组合：`"功率极限" / "Power Limit"` 或 `"充放电限值" / "DCL/CCL"` ＋ `"容量比例" / "Capacity Ratio" / "SOH Ratio"` ＋ `"除" / "Divide" / "Inverse Proportion" (反比例)`。

2. **检索具有类似分流控制逻辑的通用控制理论文献**：

* 特征E本质上是一种“基于各并联支路能力指标进行反向加权，以最小能力支路为瓶颈限制总输入/输出”的控制策略。可以前往自动控制理论、多智能体协同、计算机分布式负载均衡（Load Balancing）领域，检索是否存在“根据节点健康度/剩余容量倒数分配总任务量”的在先算法公开。

3. **关注头部储能企业的早期专利申请**：

* 多架并联ESS过载问题在2015-2019年随着多兆瓦级储能电站兴起而爆发。重点检索特斯拉（Tesla MegaPack）、阳光电源、比亚迪、宁德时代、LG Chem、三星SDI在2019年3月（目标专利优先权日）之前公开的储能变流器（PCS）控制策略及BMS主控板说明书，这类实际工程方案中较大概率隐藏有类似的系统级均流限幅算法。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对该目标专利（授权公告号：CN113826259B）的权利要求1进行深度解析，并结合四份对比文件（D1～D4）的原文及详细出处进行实质性的技术特征比对、创造性分析、无效请求风险评估以及给出进一步的检索策略。

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## 一、 目标专利权利要求1的拆解与特征分析

根据目标专利说明书的记载，该发明的**核心技术问题**在于：在能量存储系统（ESS）中，当并联的电池库中添加新的电池架或部分电池架发生劣化时，电池架之间由于容量差异会导致输出电流分布不平衡。传统的逻辑计算如果不考虑这种容量差异，极易引起过功率、过充电或非预期停机等问题。

本发明的**核心发明构思**是：通过引入每个电池架自身的“容量比率”（基于实际容量和健康状态SOH），对该电池架原本基于SOC计算出的“第一功率极限值”进行放大（除以容量比率，由于比率小于1，实际为放大），从而得到“第二功率极限值”；最后取所有电池架第二功率极限值的最小值作为整个电池库的功率极限。这样能使输出分布平衡，解决过充问题并实现最大输出。

针对权利要求1，我们将其拆解为以下6个核心技术特征：

* **特征A**：一种用于设定电池库的功率极限值的电池库控制装置，在所述电池库中多个电池架被并联连接；

* **特征B**：所述装置包括：电压测量单元，所述电压测量单元被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压；

* **特征C**：第一功率极限计算单元，所述第一功率极限计算单元被配置为相对于每个电池架，根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值；

* **特征D**：容量比率计算单元，所述容量比率计算单元被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率；

* **特征E**：第二功率极限计算单元，所述第二功率极限计算单元被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值；

* **特征F**：和电池库功率极限计算单元，所述电池库功率极限计算单元被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值。

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## 二、 对比文件技术特征比对与详细出处

为了进行客观的创造性评价，首先引入四份对比文件，并给出明确的指代：

* **D1**：JPWO2016079964A1（二次電池の管理装置および二次電池の管理方法）

* **D2**：CN107615087A（蓄电池管理装置、方法及程序）

* **D3**：JP2018191500A（充放電配分制御装置、充放電配分制御システム、および充放電配分制御方法）

* **D4**：WO2016135853A1（STORAGE BATTERY MANAGEMENT DEVICE, METHOD AND PROGRAM，注：其内容与D2高度同族关联）

### 1. 各对比文件公开特征的深度剖析与原文出处

* **D1 (JPWO2016079964A1)**：主要公开了一种通过检测SOC相关值或电压来发现二次电池（特别是磷酸铁铁锂电池）的“深放电一过性劣化”的装置和方法。其在说明书第[0028]、[0029]段等提到了“充电可能电力值”和“放电可能电力值”，但其核心针对的是**单个二次电池或串联多单体（Cell）**的劣化检测与补偿（参见第[0049]段“串联连接的多个单体”）。D1并没有公开多个电池架并联构成的“电池库（Bank）”，更未涉及计算电池架相对于总容量的“容量比率”以及“第一极限值除以容量比率”的算法。

* **D2 (CN107615087A) / D4 (WO2016135853A1)**：D2与D4构成本质相同的技术方案。以D2为例，其公开了在自然能源发电中并设大规模蓄电池系统（第[0003]段）。

* **关于并联架构（特征A、B）**：D2第[0039]段明确公开了“电池盘21-1~21-N具备：相互并联连接的多个电池单元23-1~23-M”；第[0043]段公开了“单体监视装置CMU测定电池单体的电压”。

* **关于功率极限与SOH（特征C、D）**：D2在第[0016]、[0017]段公开了“控制部基于二次电池的温度、SOC、被要求的充电率或放电率及电池劣化率，参照可充放电容量表，计算实际的可充放电容量”。

* **差异点**：D2/D4是利用存储好的四维“可充放电电力量预测表5T”（输入参数包括温度、SOC、充放电率、SOH劣化率）直接模拟查表得到整个蓄电池装置的可充放电容量（查表法，见第[0067]、[0116]段），其并未计算“每个电池架相对于总容量的容量比率”，更没有“将第一功率极限值除以容量比率得到第二功率极限值”的数学公式算法。

* **D3 (JP2018191500A)**：公开了一种多蓄电池系统的充放电配分控制。

* **关于并联及极限计算**：其第[0008]段公开了“充放电量算出部……将各蓄电池的配分率乘算所得之值与各蓄电池的最大充放电量比较，算出充放电指令值”。其根据各蓄电池的内部温度和劣化速度特性来计算“配分率”（劣化速度越小，配分率越大）。

* **差异点**：D3的逻辑是根据劣化速度分配充放电指令（乘法分配逻辑），而目标专利是由于电池架并联时电流会自动按内阻（与实际容量正相关）分布，为了防止容量小的电池架在并联时过载，反向用“第一功率极限值除以容量比率”来推导外扩的库功率极限（除法反推逻辑）。D3没有公开特征D、E。

### 2. 权利要求1技术特征比对表

下表客观展现了各对比文件对目标专利权利要求1各技术特征的公开情况：

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## 三、 最接近对比文件（最接近现有技术）的筛选

在创造性分析中，确定“最接近的现有技术”通常从**领域相同、解决的技术问题最类似、公开的技术特征最多**三个维度考量。

基于上述原则，**D2（CN107615087A）/ D4（WO2016135853A1）** 最适合作为本案最接近的对比文件。原因如下：

1. **整体解决的技术问题和应用场景高度一致**：

* **目标专利**解决的是：在能量存储系统（ESS）中并联多个电池架时，由于新旧电池架或劣化程度不同（实际容量及SOH有差异），导致输出电流分布不平衡，从而引发过功率或过充电的问题。

* **对比文件D2/D4**解决的是：在大规模自然能源发电蓄电池系统中，蓄电池始终重复充放电且伴随电池劣化（SOH降低），导致实质可充放电容量减少。为了避免系统在SOC耗尽前非预期停止或过充，需要精准预测可充放电容量（参见D2第[0003]、[0013]、[0014]段）。

2. **技术架构和公开特征最为接近**：D2/D4明确公开了由多个并联的电池盘/电池单元组成的蓄电池系统（特征A），并且控制装置同时获取了电压、当前SOC以及SOH劣化率（特征B、C、D的部分要素），这为评价目标专利提供了一个最为接近的演进起点。

*注：D3（JP2018191500A）虽然也提到了并联多蓄电池系统及劣化，但其核心关注点在于“如何跨越不同气候地域（如北海道和九州）对分散的蓄电池进行充放电总量的‘配分率’主从控制”，偏向网格调度分配；而D2与目标专利均聚焦于单一能量存储站内部由于劣化/新旧更替引起的控制极限偏差。因此D2更具针对性。*

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## 四、 创造性评述与辩论

基于最接近对比文件D2，目标专利权利要求1与D2相比，存在的**实际区别特征**为：

> **区别特征1（对应特征D、E）**：控制装置不是直接通过多维表格预测或均等分配，而是通过计算“每个电池架的容量相对于总容量的容量比率”，并将“第一功率极限值除以所述容量比率”来反推得到第二功率极限值。

> **区别特征2（对应特征F）**：使用各个电池架计算出的第二功率极限值（通常取其中的最小值）来最终设定整个电池库的功率极限值。

### 1. 区别特征是否被其他对比文件公开？

经检索和对本案D1、D3的分析：

* **D1**仅涉及单体电池针对一过性劣化的控制调整，完全没有多电池架容量比例及除法放大的概念。

* **D3**虽然公开了“充放电量算出部将充放电要求量乘以各蓄电池的配分率”，这是一种“**总量 $\times$ 分配权重 = 个体限量**”的下行控制逻辑。而目标专利的特征E、F展现的是一种完全相反的上行反推逻辑：“**个体能力极限 $\div$ 容量占比 = 整个并联库为了保护该个体而不发生过载所能承受的总量极限**”，进而取所有个体算出的总库极限的最小值（特征F）。

因此，**没有任何一份对比文件公开或提示了“将第一功率极限值除以容量比率来计算第二功率极限值，并以此计算电池库功率极限值”的技术特征。**

### 2. 创造性结论

本领域的普通技术人员在面对D2的“四维查表预测法”或D3的“乘法权重分配法”时，没有技术启示去想到利用“除以容量比率”的方式来反向推导并联状态下的系统总功率极限。这种“除法反推、木桶原理取最小值”的显式算法，在简化ESS系统控制复杂度的同时，非常巧妙地利用了并联电路中电流按内阻实际物理分布的特性，达到了“防止任意一侧新/旧电池架过载、实现安全最大输出”的**技术效果**。

因此，权利要求1相对于D2、D3的结合具有突出的实质性特点和显著的进步，**具备创造性**。

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## 五、 无效请求方最薄弱的技术特征与应对策略

如果您作为**无效请求方**（试图推翻该专利），或者作为**专利权人**进行风险防御，必须清醒地认识到该权利要求中防御力最强、对请求方而言**最薄弱（最难攻破）的技术特征**。

### 1. 最薄弱技术特征（最难无效掉的特征）

**特征E：通过将每个电池架的第一功率极限值除以用于该电池架的容量比率来计算第二功率极限值。**

* **原因分析**：这是一个非常具体的**算法及数学结构特征**（除法逻辑）。在BMS（电池管理系统）和ESS领域，绝大多数文献对于多源并联系统的限制逻辑都是：要么计算总内阻进行常规限流，要么基于各支路剩余能力做乘法分配，或者设置阶梯式关断。目标专利将“$P_{limit1} / Ratio = P_{limit2}$”作为各并联支路对总库功率限制的“反推贡献值”，并写入权利要求。这种公式级别的特征在现有技术中极难找到完全相同的公开原文，属于该权利要求的“合金装甲”。

### 2. 进一步的检索策略建议

为了打破这一僵局，若想成功无效该权利要求，后续的检索必须跳出常规的“BMS查表、均衡控制”圈子，建议采取以下精准检索策略：

1. **关键词微调与数学逻辑转换**：

* 在检索式中放弃单纯的“容量”、“健康状态”，而是强化对**数学关系的检索**。利用类似 `(功率 or 电流 or 极限值) 并联 (除以 or 比率 or 比例 or 倒数 or 反比)` 的逻辑组合。

* 因为“除以一个容量比率（支路容量/总容量）”，在数学上完全等同于“**乘以（总容量/支路容量）**”。因此必须检索是否存在文献表述为：“将某支路的功率极限值乘以总容量与该支路实际容量的比值”。

2. **跨学科/跨领域规制（拓宽IPC分类号）**：

* 并联源的功率极限管理不仅存在于二次电池（H01M, H02J7），同样广泛存在于**并联光伏逆变器阵列、并联直流电源模块（H02M）、甚至是并联发电机组的负荷分配（H02P）**中。

* 在这些历史更悠久的电力电子并联控制领域，为了防止容量小的逆变器或电源模块在并联母线中过载，经常会采用“基于各模块容量占比，反向限制总母线功率极限”的算法。建议将检索范围扩大至 **H02J 3/38（并网的多源电力供应）和 H02M 3/158（并联多相电源控制）**。

3. **盯紧目标专利的优先权与审查历史档案（Wrapper Analysis）**：

* 该案要求了2019年3月21日的韩国优先权（KR10-2019-0032430）。立刻调取该韩国基础申请在韩国局（KIPO）的审查意见通知书，看韩国审查员是否指出了更精准的韩国本土对比文件（尤其是LG、三星、SK等ESS巨头早期未公开为通用国际专利的本土申请）。

* 同时检索该专利的美国同族或欧洲同族，利用五局（IP5）协同审查机制，看其他国家的审查员在应对特征E时使用了哪些引用文献，这通常能提供极高质量的破坏性证据。

根据权利要求1所述的装置，进一步包括SOC计算单元；所述SOC计算单元用于基于每个电池架的电压来计算每个电池架的SOC。

根据权利要求1所述的装置，其中；每个电池架的SOC是实时地变化的值；并且因此；所述库功率极限值也实时地变化。

根据权利要求1所述的装置，进一步包括温度测量单元；所述温度测量单元用于测量所述多个电池架中的每个电池架的温度；其中；当计算每个电池架的SOC时；使用每个电池架的温度。

根据权利要求1所述的装置，其中；所述库功率极限计算单元计算在每个电池架的所述第二功率极限值当中的最小值；作为所述库功率极限值。