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龙图腾网恭喜北京迅巢科技有限公司申请的专利基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统及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：CN119805253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510293933.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统及方法是由秦蕴凯设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统及方法，属于电池充放电技术领域，包括数据采集模块、需求分析模块和优化模块；所述数据采集模块用于实时采集与新能源电池充放电相关的各类数据，并将采集的数据传送至后续各个模块中；所述需求分析模块用于对采集的数据进行分析，计算用户每日最小续航里程需求，为电池充放电优化提供精准依据，并生成充放电倍率范围；所述优化模块根据电动车的需求以及电池状态，对充放电进行优化，以提高电池的使用寿命和车辆的续航里程，实现快速充电的同时避免对电池造成损伤。

本发明授权基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的新能源电池充放电能量优化系统，其特征在于，包括：数据采集模块、需求分析模块和优化模块；所述数据采集模块用于实时采集与新能源电池充放电相关的各类数据，并将采集的数据传送至需求分析模块和优化模块中；所述需求分析模块用于对采集的数据进行处理，分析用户需求，计算用户每日最小续航里程需求，并生成充放电倍率范围；所述优化模块根据电动车的需求以及电池状态，对充放电进行优化；分析用户需求的具体步骤包括：实时记录电动车的加速度和速度随时间的变化情况，并计算在统计间隔内，电动车的平均加速度和平均速度；设定驾驶加速度阈值为、驾驶速度阈值为，计算用户的驾驶习惯系数；表达式如下所示： ；式中，为加速度的权重系数，为速度的权重系数，且；设定安全余量系数为，计算用户每天所需的最小续航里程；表达式如下所示： ；式中，为平均行驶里程；生成充放电倍率范围的具体步骤包括：构建拟合公式，包括电池寿命与充放电倍率的关系表达式、充电速度与充放电倍率的关系表达式；表达式如下所示： ； ；式中，、、、为拟合参数；设定钠离子电池的最小可接受寿命为、最小可接受充电速度为，并构建约束条件；利用二进制编码，对充放电倍率的取值范围进行划分；随机生成一定数量的初始个体；根据约束条件和优化目标，设定适应度函数；计算每个个体的适应度值，采用遗传算法进行迭代优化，直到群中最优个体的适应度值连续代不再提高；当满足终止条件时，生成充放电倍率范围。

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