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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余寿命LSTM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：CN117312797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311328326.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余寿命LSTM预测方法是由赵延明;吴劲豪;王亮;朱勇波;张一涵;陈晓犇;唐博设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余寿命LSTM预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余使用寿命LSTM预测方法，包括以下五个步骤：1数据获取，2SG平滑滤波，3MPA‑VMD分解降噪，4LSTM预测，5评价。本发明的有益效果在于：选取容量作为性能指标，使用SG平滑滤波方法Savitzky‑GolaySmoothingmethod，SG消除超级电容充放电过程中容量下降、回升等所产生的噪声，再运用海洋捕食者算法MarinePredatorsAlgorithm优化变分模态分解VariationalModeDecomposition，VMD参数，对数据进行降噪处理，并重构去噪后的容量序列，最后运用LSTM对超级电容性能退化规律（PDL）与剩余使用寿命（RUL）进行预测，有效解决了超级电容后备电源在服役过程中容量再生现象、充放电倍率差异、超级电容内部温度变化、化学反应以及外部电磁干扰等因素产生的噪声对预测精度的影响，大幅度降低了RMSE，提高了R²，预测精度高，能精准预测超级电容后备电源性能PDL与RUL，提高风力发电机恶劣风况下运行的安全可靠性。

本发明授权一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余寿命LSTM预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复合去噪的超级电容性能退化规律与剩余寿命LSTM预测方法，首先通过超级电容充放电测试平台获取超级电容老化循环过程中容量数据；对超级电容不同寿命时段的数据分别采用不同的降噪方法进行复合去噪，并重构容量数据序列；然后运用LSTM对超级电容性能退化规律与剩余使用寿命RUL进行预测，RUL预测值为，其中为超级电容预测寿命结束时的所在周期数，为超级电容预测起点所在的周期数；并以RUL误差、均方根误差、对预测结果进行评价，其中n为预测循环周期数、为容量实验值的平均值、x i 为容量实验值、为容量预测值；其特征在于，一种基于复合去噪的超级电容性能退化规律与剩余寿命LSTM预测方法按以下步骤进行： 步骤一、对超级电容寿命中期原始容量数据中的小幅波动和高频噪声数据段，采用SG平滑滤波算法进行降噪处理，具体如下： 选取原始数据x i 左右各M个样本点，并以x i 为原点，构造一个窗口大小为2M+1的数组，使p阶多项式qn多项式来拟合这个数组： （1）； 式中，ak为第k阶的拟合系数； 经过最小二乘拟合得到残差C为 （2）； 式中，xn为待拟合的数据集合；当残差C最小时，表示拟合效果最好； 步骤二、对超级电容寿命初期、中期、接近寿命阈值原始容量数据中的波动幅度大、噪声复杂的数据段，采用MPA-VMD海洋捕食者算法优化变分模态分解方法进行去噪处理，具体如下： （1）建立MPA优化算法适应度函数f，具体如下： 加权均方误差MSE和相关系数r构建MPA优化的适应度函数f为 （3）； 式中，w 1和w 2是权重系数，取值范围是[0,1]，且w 1+w 2=1；、，其中y i 表示原始容量序列，x ki表示第K个模态分量，n表示样本数； （2）采用MPA算法优化VMD参数，将获得全局最优适应度值和顶级捕食者位置，从而得到VMD分解层数K、惩罚因子α、阈值β、权重系数w 1和w 2的最优解K *、α *、β *、w 1 *、w 2 *； （3）根据获得的K *、α *、β *，进行VMD变分模态分解降噪获得K *个模态分量； 步骤三、将模态分量最大值大于阈值β的模态分量叠加起来得到重构容量序列为 （4）； 式中，u kt是第k个模态分量，maxu k表示第k个模态分量的最大值，为指示函数，当括号内的条件成立时，指示函数值为1，否则为0； 步骤四、取重构容量序列前70%的数据作为训练集，后30%数据为预测集，运用LSTM神经网络进行训练与预测，获得超级电容剩余容量预测值以及剩余使用寿命RUL，剩余容量预测值的变化规律反映出超级电容性能退化规律。

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