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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种退役电池深度分选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：CN120180250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510629081.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种退役电池深度分选方法及系统是由高峰;王树全;田昊设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种退役电池深度分选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种退役电池深度分选方法及系统，涉及电池储能技术领域，该方法包括以下步骤：根据采样数据生成不同类型的多条原始特征曲线；对多条原始特征曲线进行两次求导，得到多条速度特征曲线和多条加速度特征曲线，分别获取每条曲线的统计学指标，得到多个基线特征、多个速度特征以及多个加速度特征；对多个基线特征进行初步聚类，得到初始分组结果；获取每个退役电池第一欧氏距离和第二欧氏距离，根据第一欧氏距离和第二欧氏距离对该退役电池进行重新分选，得到最优分组结果。本发明通过多层次特征提取，显著扩展了特征空间，从而捕捉到了电池更为复杂的性能特征，以精准刻画电池的老化程度和未来性能，实现了精确的电池分选。

本发明授权一种退役电池深度分选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种退役电池深度分选方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集每个退役电池在单次充电测试中的采样数据，根据采样数据生成不同类型的多条原始特征曲线； 对多条原始特征曲线进行求导，得到多条速度特征曲线；对多条速度特征曲线进行求导，得到多条加速度特征曲线；分别获取多条原始特征曲线、多条速度特征曲线以及多条加速度特征曲线的统计学指标，得到多个基线特征、多个速度特征以及多个加速度特征； 对多个基线特征向量进行聚类，基于聚类结果对多个退役电池进行分选，得到初始分组结果；其中，基线特征向量为多个基线特征形成的序列； 获取初始分组结果中每个退役电池的速度特征向量与其所属分组中心之间的第一欧氏距离，根据第一欧氏距离对该退役电池进行重新分选，得到优化分组结果；其中，速度特征向量为多个速度特征形成的序列； 获取优化分组结果中每个退役电池的加速度特征向量与其所属分组中心之间的第二欧氏距离，根据第二欧氏距离对该退役电池进行重新分选，得到最优分组结果；其中，加速度特征向量为多个加速度特征形成的序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号山东大学千佛山校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。