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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种电池剩余使用寿命预测方法及系统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：CN114636932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210249738.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池剩余使用寿命预测方法及系统是由蔡涛;魏邦达;韩云飞;谢佳设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池剩余使用寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种电池剩余使用寿命预测方法及系统，包括：获取电池放电过程中的数据；数据包括预设放电电压范围内的每个预设电压点的累计放电容量；累计放电容量为放电电流对时间的积分；将电池放电过程中的数据输入到训练好的预测模型中，以预测电池的剩余使用寿命；预测模型包括：CNN和LSTM，CNN用于提取数据的空间相关性特征，LSTM用于提取空间相关性特征的时间特征，以预测电池的剩余使用寿命。本发明综合考虑电池在单圈循环内电压和累计放电容量的空间相关性和不同循环间容量衰减趋势的时间相关性，采用CNN分析电池的累计放电容量和电压的空间特征，并采用LSTM分析该特征在不同老化状态的演变规律，能有效提升预测精度。

本发明授权一种电池剩余使用寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取电池放电过程中的数据；所述数据包括预设放电电压范围内的每个预设电压点的累计放电容量；所述累计放电容量为放电电流对时间的积分；在所述电池放电的过程中其放电电压逐渐降低，所述预设放电电压范围内的累计放电容量曲线随着电池老化而迁移，电池老化过程中其剩余使用寿命减少；所述累计放电容量曲线由各个预设电压点下的累计放电容量数据绘制而成，各个预设电压点通过将所述预设放电电压范围离散化得到；将所述电池放电过程中的数据输入到训练好的预测模型中，以预测电池的剩余使用寿命；所述预测模型包括：卷积神经网络CNN和长短期记忆神经网络LSTM，CNN用于提取数据的空间相关性特征，LSTM用于提取所述空间相关性特征的时间特征，以预测电池的剩余使用寿命；通过预先获取的电池不同放电循环次数下的累计放电容量曲线数据对所述预测模型进行训练，不同放电循环次数对应不同的电池剩余使用寿命。

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