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龍圖騰網獲悉徐州儲盈電子科技有限公司申請的專利一種鋰電池健康狀態云端監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119881713B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510045329.8，技術領域涉及：G01R31/392；該發明授權一種鋰電池健康狀態云端監測方法及系統是由渠慎程;李文俠設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰電池健康狀態云端監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種鋰電池健康狀態云端監測方法及系統，涉及鋰電池領域，包括：預先獲取反映鋰電池健康狀態的性能指標，并在實驗環境測定鋰電池的健康狀態，生成輸入數據集和輸出數據集，加入構建的全連接神經網絡模型進行模型訓練后上傳云端服務器，即可通過云端服務器根據用戶端采集的鋰電池實況性能指標輸出鋰電池實況健康狀態并返回，后續將持續獲取不同外部環境下鋰電池的性能指標，實時優化全連接神經網絡模型，并動態更新云端服務器的全連接神經網絡模型。本發明將鋰電池健康狀態監測上云，解決了用戶端本地算力和可讀存儲空間不足導致無法精準監測的問題，并持續性的優化和動態更新檢測模型，提高了鋰電池健康狀態監測的泛化能力。

本發明授權一種鋰電池健康狀態云端監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種鋰電池健康狀態云端監測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：預先從鋰電池全生命周期內每一次充放電循環中各獲取一組反映鋰電池健康狀態的性能指標，并在鋰電池全生命周期內每一次充放電循環中通過交流阻抗分析法和化學分析法測定鋰電池的健康狀態，其中，性能指標包括充放電循環次數、充電時間、放電時間、充電過程中電壓方差、放電過程中電壓方差、放電過程中電流曲線、充電過程中鋰電池溫度、放電過程中鋰電池溫度，鋰電池的健康狀態為一個百分比數值； 步驟2：構建向量xi=[ni,ti,Ti,fi,Fi,si,Si]，其中，ni為第i組性能指標中的充放電循環的次數、ti為第i組性能指標中的充電時間、Ti為第i組性能指標中的放電時間、fi為第i組性能指標中的充電過程中電壓方差、Fi為第i組性能指標中的放電過程中電壓方差、si為第i組性能指標中的充電過程中鋰電池溫度、Si為第i組性能指標中的放電過程中鋰電池溫度，i=1,2,3,...,N，N為鋰電池全生命周期內充放電循環次數，將矩陣[x1 T,x2 T,x3 T,...,xN T]T作為輸入數據集； 步驟3：通過第i組性能指標中的放電過程中電流曲線計算第i次充放電循環中鋰電池放電容量，然后與鋰電池全生命周期內第i次充放電循環中通過交流阻抗分析法和化學分析法測定的鋰電池健康狀態加權求和，得到第i次充放電循環中的加權鋰電池健康狀態，表示為gi=0.3ji+0.3hi+0.4riR×100%，其中，gi表示第i次充放電循環中的加權鋰電池健康狀態，ji和hi分別表示第i次充放電循環中交流阻抗分析法和化學分析法測定的鋰電池健康狀態，ri表示第i次充放電循環中鋰電池放電容量，R表示鋰電池額定容量，將向量[g1,g2,g3,...,gN]作為輸出數據集，其中，i=1,2,3,...,N，N為鋰電池全生命周期內充放電循環次數； 步驟4：構建全連接神經網絡模型，將輸入數據集和輸出數據集加入到全連接神經網絡模型執行模型訓練，將完成模型訓練的全連接神經網絡模型上傳至云端服務器； 步驟5：將用戶端采集的鋰電池實況性能指標上傳至云端服務器，構建鋰電池實況特征向量e=[n,t,T,f,F,s,S]，將鋰電池實況特征向量加入云端服務器的全連接神經網絡模型，輸出鋰電池實況健康狀態，返回給用戶端，其中，n為實況充放電循環的次數、t實況充電時間、T實況放電時間、f為實況充電過程中電壓方差、F為實況放電過程中電壓方差、s為實況充電過程中鋰電池溫度、S為實況放電過程中鋰電池溫度； 步驟6：在不同的外部環境下繼續從鋰電池全生命周期內每次充放電循環中獲取反映鋰電池健康狀態的性能指標，使用步驟2的操作生成附加輸入數據集，并通過交流阻抗分析法和化學分析法獲取不同的外部環境下每次充放電循環中鋰電池的健康狀態，使用步驟3當中的相同操作計算加權鋰電池健康狀態，生成附加輸出數據集，通過附加輸入數據集和附加輸出數據集對云端服務器的全連接神經網絡模型執行實時梯度下降，實時優化全連接神經網絡模型，并將云端服務器的全連接神經網絡模型更新至優化后的全連接神經網絡模型。

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