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龍圖騰網獲悉湖南科技大學申請的專利一種復合去噪的超級電容后備電源性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法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：CN117312797B 。

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：202311328326.2，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種復合去噪的超級電容后備電源性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法是由趙延明;吳勁豪;王亮;朱勇波;張一涵;陳曉犇;唐博設計研發完成，并于2023-10-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復合去噪的超級電容后備電源性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種復合去噪的超級電容后備電源性能退化規律與剩余使用壽命LSTM預測方法，包括以下五個步驟：1數據獲取，2SG平滑濾波，3MPA?VMD分解降噪，4LSTM預測，5評價。本發明的有益效果在于：選取容量作為性能指標，使用SG平滑濾波方法Savitzky?GolaySmoothingmethod，SG消除超級電容充放電過程中容量下降、回升等所產生的噪聲，再運用海洋捕食者算法MarinePredatorsAlgorithm優化變分模態分解VariationalModeDecomposition，VMD參數，對數據進行降噪處理，并重構去噪后的容量序列，最后運用LSTM對超級電容性能退化規律（PDL）與剩余使用壽命（RUL）進行預測，有效解決了超級電容后備電源在服役過程中容量再生現象、充放電倍率差異、超級電容內部溫度變化、化學反應以及外部電磁干擾等因素產生的噪聲對預測精度的影響，大幅度降低了RMSE，提高了R2，預測精度高，能精準預測超級電容后備電源性能PDL與RUL，提高風力發電機惡劣風況下運行的安全可靠性。

本發明授權一種復合去噪的超級電容后備電源性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于復合去噪的超級電容性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法，首先通過超級電容充放電測試平臺獲取超級電容老化循環過程中容量數據；對超級電容不同壽命時段的數據分別采用不同的降噪方法進行復合去噪，并重構容量數據序列；然后運用LSTM對超級電容性能退化規律與剩余使用壽命RUL進行預測，RUL預測值為，其中為超級電容預測壽命結束時的所在周期數，為超級電容預測起點所在的周期數；并以RUL誤差、均方根誤差、對預測結果進行評價，其中n為預測循環周期數、為容量實驗值的平均值、x i 為容量實驗值、為容量預測值；其特征在于，一種基于復合去噪的超級電容性能退化規律與剩余壽命LSTM預測方法按以下步驟進行： 步驟一、對超級電容壽命中期原始容量數據中的小幅波動和高頻噪聲數據段，采用SG平滑濾波算法進行降噪處理，具體如下： 選取原始數據x i 左右各M個樣本點，并以x i 為原點，構造一個窗口大小為2M+1的數組，使p階多項式qn多項式來擬合這個數組： （1）； 式中，ak為第k階的擬合系數； 經過最小二乘擬合得到殘差C為 （2）； 式中，xn為待擬合的數據集合；當殘差C最小時，表示擬合效果最好； 步驟二、對超級電容壽命初期、中期、接近壽命閾值原始容量數據中的波動幅度大、噪聲復雜的數據段，采用MPA-VMD海洋捕食者算法優化變分模態分解方法進行去噪處理，具體如下： （1）建立MPA優化算法適應度函數f，具體如下： 加權均方誤差MSE和相關系數r構建MPA優化的適應度函數f為 （3）； 式中，w 1和w 2是權重系數，取值范圍是[0,1]，且w 1+w 2=1；、，其中y i 表示原始容量序列，x ki表示第K個模態分量，n表示樣本數； （2）采用MPA算法優化VMD參數，將獲得全局最優適應度值和頂級捕食者位置，從而得到VMD分解層數K、懲罰因子α、閾值β、權重系數w 1和w 2的最優解K *、α *、β *、w 1 *、w 2 *； （3）根據獲得的K *、α *、β *，進行VMD變分模態分解降噪獲得K *個模態分量； 步驟三、將模態分量最大值大于閾值β的模態分量疊加起來得到重構容量序列為 （4）； 式中，u kt是第k個模態分量，maxu k表示第k個模態分量的最大值，為指示函數，當括號內的條件成立時，指示函數值為1，否則為0； 步驟四、取重構容量序列前70%的數據作為訓練集，后30%數據為預測集，運用LSTM神經網絡進行訓練與預測，獲得超級電容剩余容量預測值以及剩余使用壽命RUL，剩余容量預測值的變化規律反映出超級電容性能退化規律。

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