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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;湖州学院申请的专利一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用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：CN115130371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210555956.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测方法是由李祖欣;陈佳;蔡志端;钱懿设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FIG‑ABC‑SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，锂离子电池剩余使用寿命预测是电池健康管理的核心。该方法的具体步骤如下：首先，使用模糊信息粒化方法，将锂电池容量退化数据的时间序列划分为若干个子序列，作为操作窗口，将每一个产生的窗口进行模糊化，生成容量模糊粒子；然后，利用ABC‑SVR模型预测模糊粒子的两个参数。最后，对预测的模糊粒子进行整合，对缺失的容量数据采用插值法补全，得到完整的容量时间序列值，通过与容量阈值比较，进一步得到锂电池的剩余使用寿命。本发明方法解决了SVR长期预测效果精度差的问题，同时，模糊信息粒化减少了SVR的训练样本数量，提高了计算效率，所提出的方法预测效果更精确，可广泛应用于锂电池剩余使用寿命预测。

本发明授权一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FIG-ABC-SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，实现该方法的步骤为： 步骤1，采集电池的容量数据，选择预测起始点ST，将容量数据划分为训练集和测试集，并设置容量的失效阈值CapEOL； 步骤2，使用模糊信息粒化算法将训练集的容量数据划分为若干个信息粒，即模糊窗口，提取每一个窗口的最大值和最小值，构造相应的时间序列和其中win为窗口的数量； 步骤3，利用上一步得到的窗口最大值与最小值时间序列构造新的训练集和使用两个训练集分别训练SVR模型，并采用ABC算法搜索SVR模型的惩罚系数c和核函数半径g两个参数: 步骤3.1，初始化ABC算法的两个参数：将惩罚系数c和核函数半径g作为ABC算法中的待优化参数蜜源xi，初始化蜂群规模NP，蜜源数量FoodNumber，最大迭代次数M，蜜源连续没有被更新的阈值Limit，以及参数取值的上下界ub和lb，xi的初始解由式1产生： xi＝lb+ub-lb·rand0,1式1 步骤3.2，由式2计算每一个初始解xi的适应度值fiti： 其中fi为目标函数值，此处，定义均方根误差为目标函数值； 步骤3.3，设置迭代计数iter＝1，引领蜂搜索阶段，寻找当前种群条件下的最优解，具体步骤为： 步骤1，根据式3搜索蜜源xi； xi'j＝xij+rand-1,1xij-xkj式3 步骤2，根据式3计算搜索更新之后的蜜源的适应度值，式3中的fi为目标函数值，并使用贪婪算法选择较好的食物源； 步骤3.4，跟随蜂搜索阶段，根据式4计算蜜源xi被跟随蜂所选择的概率； 步骤3.5，跟随蜂根据式3搜索选择蜜源，并由式2计算相应的适应度值； 步骤3.6，跟随蜂使用贪婪算法选择较好的蜜源； 步骤3.7，判断是否有某个蜜源经过Limit次循环之后仍未被更新，如果有，则相应的引领蜂变成侦察蜂；并按照式5随机产生一个新的食物源来代替； 步骤3.8，确定iter是否达到最大迭代次数，如果达到，则输出参数c和g的最优解；否则，iter＝iter+1，并返回步骤3.3重复执行； 步骤4，由步骤3即可得到预测的时间序列Upi和Lowi，使用插值法对缺失的序列补全，得到完整的预测的容量值；判断预测的容量值是否达到容量失效阈值CapEOL，若达到阈值，计算相应的RUL结果，并计算相应的评估指标。

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