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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學申請的專利面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)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：CN114895209B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202210513378.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/392；該發(fā)明授權(quán)面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)預(yù)測方法是由趙春暉;王一航;馮良駿設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)預(yù)測方法。該方法考慮同型號多塊電池的批次特性，利用歷史數(shù)據(jù)和批次數(shù)據(jù)構(gòu)造二維支持域擴充模型信息來源，從而為模型的建立提供了粗范圍的可供選擇的樣本，并且使用直推式建模綜合考慮離線和在線樣本特征空間的信息，對每個樣本進行細致劃分，再根據(jù)各個樣本不同的重要性進行選擇建模，以此解決鋰電池歷史充放電循環(huán)數(shù)據(jù)較少時對健康狀態(tài)建模預(yù)測不準確的問題。本方法創(chuàng)新性地引入二維支持域和直推式建模對數(shù)據(jù)進行擴充和篩選，很好地解決了少量循環(huán)數(shù)據(jù)情況下健康狀態(tài)預(yù)測問題。

本發(fā)明授權(quán)面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.面向鋰電池少循環(huán)的二維支持域直推式健康狀態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1收集原始數(shù)據(jù)，包括待預(yù)測電池的當前充放電循環(huán)n、歷史充放電循環(huán)以及其他批次電池充放電循環(huán)樣本的數(shù)據(jù)，每個充放電循環(huán)樣本至少包括電壓曲線；所述其他批次電池為與待預(yù)測電池型號、充放電循環(huán)測試條件相同的電池； 2構(gòu)造二維支持域，所述二維支持域的第一個維度包括待預(yù)測電池的所有歷史充放電循環(huán)樣本，第二個維度包括其他批次電池充放電循環(huán)n的前l(fā)-12個充放電循環(huán)樣本和后l-12個充放電循環(huán)樣本，l為大于1的奇數(shù)；所述第二個維度的樣本數(shù)據(jù)通過在其他批次電池的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)中的當前循環(huán)n周圍使用滑窗進行選取，數(shù)據(jù)窗口中不僅包括當前循環(huán)之前的數(shù)據(jù)，也同時包括當前循環(huán)之后的數(shù)據(jù)，滑窗長度用l表示，滑窗是同時向兩側(cè)進行選取數(shù)據(jù)，兩側(cè)各選取l-12個樣本即得到第二個維度的樣本； 3對待預(yù)測電池的當前充放電循環(huán)n和二維支持域中的每個樣本數(shù)據(jù)進行特征提取，構(gòu)造訓練集；所述特征為與電池容量相關(guān)的特征； 4利用訓練集中樣本的特征作為輸入，預(yù)測的健康狀態(tài)作為輸出基于特征相似性進行直推式建模，獲得建立好的模型； 5將待預(yù)測電池的當前充放電循環(huán)樣本的特征輸入模型，得到電池健康狀態(tài)的預(yù)測值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、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)人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866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)”。