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龍圖騰網獲悉西安郵電大學申請的專利一種鋰離子電池健康狀態評估與預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：CN118409233B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202410380323.1，技術領域涉及：G01R31/392；該發明授權一種鋰離子電池健康狀態評估與預測方法及系統是由陳改革;鐘思琦;黃軍;王先芝;劉堯;程涵;楊勝康設計研發完成，并于2024-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰離子電池健康狀態評估與預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于電池壽命預測技術領域，公開了一種鋰離子電池健康狀態評估與預測方法及系統，包括：獲取表征鋰離子電池放電狀態的訓練數據和待測試數據，對傳感器采集的數據進行預處理，得到表征鋰離子電池放電狀態的訓練數據和待測試數據；基于鋰離子電池放電曲線構建斜率特征數據集，得到影響鋰離子電池健康狀態的特征數據集，構建電池健康指標SOH；構建并訓練基于K?Means++聚類方法的電池健康狀態評估模型以及基于GRU神經網絡的電池剩余使用壽命預測模型，構建基于K?Means++聚類方法的電池健康狀態評估模型以及基于GRU神經網絡的電池剩余使用壽命預測模型并進行訓練，利用訓練完成的模型對鋰離子電池進行健康狀態的評估及剩余使用壽命的預測。

本發明授權一種鋰離子電池健康狀態評估與預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種鋰離子電池健康狀態評估與預測方法，其特征在于，包括： 第一步，對傳感器采集的數據進行預處理，包括去噪、缺失值和異常值處理； 第二步，基于鋰離子電池放電曲線構建斜率特征數據集，得到影響鋰離子電池健康狀態SOH的特征數據集，采用回歸模型構建健康指標SOH； 第三步，構建基于K-Means++聚類方法的電池健康狀態評估模型； 第四步，構建基于GRU神經網絡的電池剩余使用壽命預測模型； 第五步，將數據集劃分為訓練數據和待測試數據，利用訓練數據對電池健康狀態評估模型和電池剩余使用壽命預測模型進行訓練，接著用待測試數據對上述模型進行檢驗； 第六步，利用K-Means++聚類模型和GRU預測模型對鋰離子電池進行健康狀態的評估和預測，并將結果進行信息堆疊；首先確定電池健康狀態所處等級，然后確定其剩余使用壽命； 所述第二步中利用鋰離子電池放電曲線構造斜率特征包括以下步驟： 1獲取鋰離子電池放電時的端電壓、輸出電流、溫度以及每次循環所用的時間這四種信號，提取放電初始電壓UD0，放電谷值電壓UDMIN，放電谷值電壓時間tDMIN，放電初始溫度TD0，放電峰值溫度TDMAX，放電峰值溫度時間tDMAX，放電谷值電流IDMIN，放電峰值電流IDMAX，放電谷值電流時間tDMIN，放電峰值電流時間tDMAX這10種特征； 2利用上述10種特征，構建斜率特征，包括放電電壓斜率特征KU、放電電流斜率特征KI、放電溫度斜率特征KT，具體公式如下： 3建立回歸模型，包括輸入層、GRU層、全連接層、回歸層，在此模型中，輸入層單元表示斜率特征KU、KI、KT，回歸層單元是健康指標SOH，訓練回歸模型，得到健康指標SOH。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安郵電大學，其通訊地址為：710061 陜西省西安市雁塔區長安南路563號西安郵電大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。