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龍圖騰網(wǎng)獲悉華北電力大學(xué)申請的專利改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119936672B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510114276.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/367；該發(fā)明授權(quán)改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法是由黃從智;徐欣;侯國蓮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法，涉及新能源汽車和電網(wǎng)儲能技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：研究鋰電池的工作原理及老化機(jī)理，通過電池建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法提取包含電池老化狀態(tài)信息的特征參數(shù)作為預(yù)測模型的輸入；對提取的特征參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，保留相關(guān)程度高的特征量，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；將篩選好的特征量輸入BiGRU模型進(jìn)行SOH估計(jì)與RUL預(yù)測；使用改進(jìn)阿基米德算法優(yōu)化BiGRU模型。本發(fā)明采用上述改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法，在模型求解方面提出基于改進(jìn)阿基米德算法優(yōu)化BiGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOH預(yù)測與RUL估計(jì)模型，使得模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增加了模型的學(xué)習(xí)能力，提高了預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.改進(jìn)阿基米德算法與BiGRU結(jié)合的鋰電池SOH估計(jì)與RUL預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：研究鋰電池的工作原理及老化機(jī)理，通過電池建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法提取包含電池老化狀態(tài)信息的特征參數(shù)作為預(yù)測模型的輸入； 步驟S2：對提取的特征參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，保留相關(guān)程度高的特征量，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)的可用度； 步驟S3：將篩選好的特征量輸入BiGRU模型進(jìn)行SOH估計(jì)與RUL預(yù)測； 步驟S4：使用改進(jìn)阿基米德算法優(yōu)化BiGRU模型，以便最小化損失函數(shù)并提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華北電力大學(xué)，其通訊地址為：102206 北京市昌平區(qū)北農(nóng)路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。