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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115994441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211325322.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法是由张永志;赵明远设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法，属于电池性能测试领域。包括以下步骤：采集多种快速充电循环协议下的电池充放电循环数据，建立数据库；通过放电循环数据建立容量‑电压曲线，提取电池样本在不同时刻的容量差值‑电压曲线，容量差值‑电压曲线包含老化机理信息；对曲线进行降维处理得到特征数据，将特征数据作为输入，将电池样本的剩余寿命和容量衰退拐点作为输出进行回归模型训练，得到预测模型；将现役电池作为待预测电池，读取待预测电池的放电循环数据，通过预测模型预测电池的剩余寿命和容量衰退拐点并进行寿命分类。本发明建立了基于机理信息的特征和人工智能技术相结合的模式，在线准确预测电池寿命和拐点。

本发明授权基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机理信息的大数据云平台在线电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：Sl：采集多种快速充电循环协议下的电池充放电循环数据，建立电池在线云平台数据库；所述电池充放电循环数据包括电池温度、电流、电压和充放电容量；S2：通过放电循环数据建立容量-电压曲线，并从容量-电压曲线中提取电池样本在不同时刻的容量差值-电压曲线，所述容量差值-电压曲线包含样本老化机理信息，所述容量差值-电压曲线的计算方法为移动窗口第m个周期与第n个周期容量-电压曲线中对应电压下的容量相减；S3：对数据进行降维处理，设置电压采样间隔为80mv，从所述容量差值-电压曲线中取20个点的特征数据ΔQ_V；将ΔQ_V作为输入，并将电池样本的剩余寿命和容量衰退拐点作为输出，在数据驱动方法的框架下进行回归模型训练，得到电池的在线寿命预测模型和拐点预测模型；所述回归模型采用的算法为高斯过程回归算法或偏最小二乘回归算法；S4：将现役电池作为待预测电池，读取待预测电池服役时期的放电循环数据，计算待预测电池的容量-电压曲线，并从待预测电池的容量-电压曲线中提取特征数据ΔQ_V；S5：将从S4中获得的ΔQ_V代入所述在线寿命预测模型对待预测电池的剩余寿命进行预测，并通过所述拐点预测模型对预测电池的容量衰退拐点进行预测。

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