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龍圖騰網獲悉江蘇南極星新能源技術股份有限公司申請的專利基于深度學習的電池壽命精準預測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：CN120214591B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510696023.9，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權基于深度學習的電池壽命精準預測評估方法及系統是由胡毓曉;胡英格;仲文艷;許依伏;胡海波設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的電池壽命精準預測評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的電池壽命精準預測評估方法及系統，涉及電池壽命預測技術領域，包括獲取電池運行數據，基于變化特征進行過程劃分，采用狀態觀測模型和變分推斷網絡提取時序特征，通過相空間重構獲取動態特征；建立深度特征增強網絡獲得綜合特征；通過容量和內阻預測分支提取特征，建立分段遞歸耦合通道進行融合，輸出預測結果；結合報廢閾值確定剩余壽命；本發明提高了電池壽命預測精度和可靠性。

本發明授權基于深度學習的電池壽命精準預測評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的電池壽命精準預測評估方法，其特征在于，包括： 獲取電池充放電電壓、電池充放電電流、電池溫度、電池內阻和電池循環次數作為電池歷史運行數據； 基于電池歷史運行數據的變化特征進行過程劃分，采用狀態觀測模型和變分推斷網絡提取多過程特征形成時序特征向量，并通過相空間重構和辛幾何優化得到電池動態特征，包括： 基于電池歷史運行數據的變化特征，將所述電池歷史運行數據劃分為充電過程數據、放電過程數據和靜置過程數據； 針對所述充電過程數據、所述放電過程數據和所述靜置過程數據分別建立狀態觀測模型，通過高斯分布計算狀態轉移概率和觀測概率密度，構建所述狀態觀測模型的概率分布； 基于所述概率分布構建變分推斷網絡，所述變分推斷網絡對所述充電過程數據提取電化學狀態向量和熱力學特征，對所述放電過程數據提取能量效率特征和動態響應特征，對所述靜置過程數據提取極化特征和自放電特征，將提取的各特征按照時序組合形成時序特征向量； 基于時序特征向量在相空間中的演化軌跡，構建局部勢能函數和成對勢能函數，結合辛幾何優化，通過重構吸引子的分形特征得到電池動態特征； 建立深度特征增強網絡，將電池動態特征進行流形投影和非線性變換，通過深度學習框架進行優化建模，得到電池綜合特征； 將電池綜合特征輸入共享編碼層獲取時序校準特征，通過容量預測分支和內阻預測分支提取容量衰減特征和阻抗演化特征，并建立基于狀態依賴的分段遞歸耦合通道，進行特征融合，輸出容量預測結果和內阻預測結果； 根據所述容量預測結果和所述內阻預測結果，結合電池報廢閾值確定電池剩余使用壽命。

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江蘇南極星新能源技術股份有限公司，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市南京經濟技術開發區恒飛路15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”。