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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警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：CN120294586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510779359.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法是由薛守洪;岳鹏飞;杨耀国;张若朋;褚文超;吴立霞;康谦;李龙;吕小龙;王延国;黑文建设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法，包括以下步骤：基于时间序列获取电池运行状态数据信息，并基于卡尔曼电池状态模型对电池内阻和自放电率进行修正处理；基于卡尔曼电池状态模型对修正后的电池内阻和自放电率进行劣化特征识别量化处理；基于卡尔曼电池状态模型将劣化特征识别量化处理结果与其他时间序列的电池运行状态数据，进行劣化趋势对比处理；基于劣化趋势对比处理结果进行电池劣化程度判定处理，并生成电池状态预警报告；实现了通过引入卡尔曼滤波算法对电池内阻及自放电率进行迭代修正，捕捉电池性能的微先兆变化，从而实现对电池微劣化的早期精准预警，可以提前15天预测电池健康状态。

本发明授权基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法在权利要求书中公布了：1.基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101、基于时间序列获取电池运行状态数据信息，并基于卡尔曼电池状态模型对电池内阻和自放电率进行修正处理； S102、基于卡尔曼电池状态模型对修正后的电池内阻和自放电率进行劣化特征识别量化处理； S103、基于卡尔曼电池状态模型将劣化特征识别量化处理结果与其他时间序列的电池运行状态数据，进行劣化趋势对比处理； S104、基于电池内阻劣化趋势对比处理结果构建电池内阻劣化趋势曲线，并计算单位滑动窗口长度内的电池内阻劣化趋势变化均值； 基于自放电率劣化趋势对比处理结果构建自放电率劣化趋势曲线，并计算单位滑动窗口长度内的自放电率劣化趋势变化均值； 卡尔曼电池状态模型基于当前时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果，从前一时间段的电池运行状态数据进行选取自放电率劣化趋势曲线，对前一时间段的自放电率劣化趋势曲线进行特征识别及特征强度量化处理，得到前一时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果，将当前时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果与前一时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果进行自放电率特征强度比对处理，得到自放电率特征强度比对处理结果：若自放电率特征强度比对值大于或等于自放电率特征强度设定阈值，则判定当前时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果存在电池状态劣化趋势；反之，则判定当前时间段的自放电率劣化特征识别量化处理结果不存在电池状态劣化趋势； 基于电池内阻劣化趋势变化均值的大小和自放电率劣化趋势变化均值的大小，判断电池劣化程度； 若存在电池内阻劣化趋势变化均值大于电池内阻劣化趋势设定阈值，或和存在自放电率劣化趋势变化均值大于自放电率劣化趋势设定阈值，则触发预警并生成报告。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，其通讯地址为：010000 内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号内蒙古电力科学研究院科研楼；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”。

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