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龙图腾网恭喜小洋电源股份有限公司申请的专利一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的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：CN119024215B 。

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：202411521335.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法是由徐桂佳;赵延安;曹胜基;杨卫;刘记;花纯亮;邴传设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法，具体涉及铅酸蓄电池技术领域；通过收集和预处理电池的历史数据，建立并分析线性和非线性老化模型，识别老化过程中的非线性特征，在识别出非线性特征后，依据模型拟合优度和预测性能，评估并分类非线性模型的准确性，选取高准确性模型进行老化预测，并将其与实际数据进行对比分析，根据预测偏差和准确性评估结果，利用模糊逻辑动态调整模型参数，以不断提高预测精度；不仅能够有效应对电池老化过程中的复杂非线性变化，还确保了容量预测的准确性和电力系统的稳定运行。

本发明授权一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：收集铅酸电池在不同时间点、不同工况下的历史数据，将历史数据进行预处理后，按照时间序列进行整理；S2：建立线性老化模型和非线性老化模型，并对铅酸电池的历史数据进行模型拟合，得到每个模型的拟合参数，通过残差分析识别老化过程中是否存在非线性特征；步骤S2具体包括：构建线性老化模型，若铅酸电池的容量衰减与时间或循环次数呈线 性关系，线性老化模型的表达式为：；其中，Ct是时间t时刻的电池容量，是初始容量，是衰减速率；构建非线性老化模型使其能够捕捉复杂老化行为，模型表达 式为：；其中，是非线性衰减速率； 确定模型的输入变量，包括充放电循环次数、温度、放电深度；确定模型的输出变量，包 括电池的剩余容量Ct，电池健康状态指标；将历史数据分为训练集和验证集，使用最小二 乘法进行模型拟合，通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和，得到线性模型的最佳 拟合参数和，表达式为：； 根据拟合的线性模型，计算每个时间点t对应的电池容量预测值，根据实际值Ct与模型预测值之间的差异，计算每个时间点的残差et，表达式为：；将所有时间点的残差计算结果整理为残差序列，绘制残差图，以时间t为横轴，残差et为纵轴，如果残差呈现出显著的上升或下降趋势，而不是随机分布，说明电池老化过程中存在非线性特征；S3：当老化过程中存在非线性特征时，根据模型拟合优度的波动情况和预测性能的稳定性，对非线性模型预测的准确性程度进行评估，根据评估结果将其划分为高准确性非线性模型和低准确性非线性模型；所述步骤S3具体包括：根据模型拟合优度的波动情况生成局部拟合波动指数，则局部拟合波动指数的获取方法为：实时获取s时间段内的模型拟合优度值，并构建相应的时间序列记作Rm，其中，m表示时间，设定初始滑动窗口大小W0，在第m时刻，使用当前的滑动窗口大小Wm，计算窗口内拟合优度值的均值，表达式为：；以及拟合优度值的标准差,；式中，Ri为时间序列中第i个模型拟合优度值；将窗口内拟合优度的标准差与预先设置的标准状况下的拟合优度的标准差参考阈值进行比较，对滑动窗口大小进行调整，表达式为：；其中，k是调整系数，是标准差的基准值，根据调整后的滑动窗口Wm，计算局部拟合波动指数LF，表达式为：；根据模型预测性能的稳定性生成预测调整响应指数，则预测调整响应指数的获取方法为：在没有扰动的情况下，使用模型对未来时间点Q进行预测，记录基线预测值，选择输入 变量在某一时刻施加扰动，记录扰动后的输入变量值，生成新的输入序列；在引入扰动 后，模型将基于新的输入序列生成新的预测值，记为扰动后的初始预测值，计算扰动 后初始预测值与基线预测值之间的误差，表达式为：；将模型在若干时间步+后对扰动进行调整后生成的预 测值标记为，计算调整后的预测值与实际值之间的误差AdjustmentError，表示模型 调整后的预测准确性，表达式为：AdjustmentError=-；计算模型从受到扰动 开始到预测误差到稳定范围内所需要的时间，即预测误差的变化小于阈值时误差稳定 所需时间，计算预测调整响应指数，表达式为：；式中，PAR为 预测调整响应指数； S4：基于高准确性非线性模型进行铅酸电池老化的预测，并将预测结果与实际运行数据进行比较，判断预测结果和实际数据的偏差情况；S5：根据预测结果和实际数据的偏差情况和非线性模型预测的准确性程度，对其使用模糊逻辑后动态调整非线性模型的参数，以提高容量预测的精度。

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