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龍圖騰網獲悉昆明電器科學研究所申請的專利一種用于退役電池的健康評估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：CN120254648B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510741912.2，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權一種用于退役電池的健康評估方法及系統是由周玉玲;楊津聽;楊阿娟;楊彩玲;戎麒;龍劍;張恩壽;洪亞昆設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于退役電池的健康評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于退役電池的健康評估方法及系統，涉及電池狀態評估技術領域，包括識別退役電池標識并自動生成評估任務編號，將電池狀態設為“待檢測”；設定電池充電模式，實時采集電池狀態數據并提取電池特征構建特征向量G；將特征向量G輸入并行注意力神經網絡進行靜態SOH估算，得到初步SOH估計值，使用聯合擴展卡爾曼濾波進行SOH修正，并得到當前等效內阻估值。本發明能夠實現對退役電池健康狀態的高效、精準評估，顯著提升了特征提取的全面性與深度建模能力，增強了SOH估算結果的可靠性與動態適應性，有效降低了誤差波動，提升了評估系統對復雜退役狀態的泛化能力。

本發明授權一種用于退役電池的健康評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于退役電池的健康評估方法，其特征在于：包括， 識別退役電池標識并自動生成評估任務編號，將電池狀態設為“待檢測”； 設定電池充電模式，實時采集電池狀態數據并提取電池特征構建特征向量G； 所述電池狀態數據包括電壓、電流和時間數據； 將特征向量G輸入并行注意力神經網絡進行靜態SOH估算，得到初步SOH估計值，使用聯合擴展卡爾曼濾波進行SOH修正，并得到當前等效內阻估值； 基于當前等效內阻估值和實時電壓估算電池最大可用功率，基于SOH和進行電池健康等級劃分和應用場景推薦； 將所有數據封裝為評估報告并進行云端歸檔存儲； 所述將特征向量G輸入并行注意力神經網絡進行靜態SOH估算，得到初步SOH估計值包括： 將特征向量G按照特征來源劃分為兩個子向量，包括時間序列特征向量和形態特征向量，分別用于不同模型通道處理； 從中提取反映電池荷電特性演化的主變量，記作信號序列xt，使用經驗模態分解算法，將信號序列xt分解為若干本征模態函數及殘差； 選取前兩階IMF分量和用作重構主序列； 將所有時間步的特征組合為輸入張量，其中，t是時間步，d是每個時間步上的輸入特征維度數； 使用LSTM模型構建時間通道，構建第一層LSTM-1，初始化輸入維度、隱藏單元數量、激活函數，將輸入使用線性層升維至相同維度以匹配殘差維度，對每個時間步的輸出向量進行歸一化； 將歸一化后的輸出向量送入第二層LSTM-2網絡，將輸入使用線性層升維至相同維度以匹配殘差維度，對每個時間步的輸出向量進行歸一化，對輸出向量進行時間平均池化操作，將池化后的向量送入全連接網絡，并由輸出層輸出； 收集歷史電池數據作為訓練集輸入LSTM模型中進行迭代訓練，定義均方誤差作為訓練目標損失函數和Adam優化器進行模型參數迭代優化，若連續P輪驗證誤差未下降，則停止迭代，得到最優模型參數作為初始參數集E； 將E展開為一維向量，作為粒子的初始位置并初始化APSO群體，設定群體大小，并為每個粒子同時初始化一個速度向量； 開始迭代優化，設定最大輪數，對每個粒子執行速度和位置更新，計算每個粒子對應的適應度值，更新個體最優與全局最優解； 在完成APSO的全局搜索迭代后，直接提取當前全局最優粒子位置作為最終優化解并還原為LSTM模型參數結構，將優化后的參數加載至原始LSTM模型中得到優化后的模型； 將輸入優化后的LSTM模型中得到初步的SOH預測值； 使用Attention構建形態特征通道，設定多頭注意力參數，包括注意力頭數和每個頭的輸出維度，為每個注意力頭分別構建三組映射矩陣，對進行線性變換得到查詢Q、鍵K、值V張量，對每個注意力頭執行自注意力計算，將所有頭的輸出向量沿維度拼接，形成最終注意力建模輸出，表示當前形態特征通道所建模得到的健康狀態表征向量； 接收時間通道和形態特征通道的輸出并拼接形成融合向量，構建MLP網絡結構，包括輸入層、隱藏層和輸出層，將輸入MLP中得到初步SOH估計值。

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昆明電器科學研究所，其通訊地址為：650221 云南省昆明市五華區蓮花街道教北社區五臺路2號；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”。