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龙图腾网获悉江苏方天电力技术有限公司申请的专利一种基于数据驱动的电池健康状态分析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：CN115825754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211590325.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于数据驱动的电池健康状态分析方法是由耿察民;管诗骈;杨振;何鹏飞;徐仕先;周正设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的电池健康状态分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于数据驱动的电池健康状态分析方法，该方法针对动力锂离子电池使用过程中电池容量不断衰减，其健康状态需要有效估计的实际问题，提出了健康因子特征提取方法和对应的训练网络，并在此基础上投入训练，实现对于电池健康状态的准确分析。

本发明授权一种基于数据驱动的电池健康状态分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的电池健康状态分析方法，其特征在于： 提取电池的健康因子，所述健康因子包括：电压信号能量、温度信号能量、间隔容量和峰值电压； 将电压信号能量、温度信号能量、间隔容量和峰值电压输入预先构建的BP神经网络； BP神经网络输出电池健康状态SOH； 间隔容量的提取方法为以下步骤： 1、由式3计算电池IC曲线； 3； 式中：Q表示电池容量，V表示电池电压，t表示时间，I表示电流； 2、由式45计算峰顶左侧端电压V1和峰顶右侧端电压V2；式中：Vpeak表示IC曲线峰值电压值；ΔVreg表示电压间隔； 4； 5； 3由式6计算间隔容量Qreg；式中：Qreg表示间隔容量，即IC曲线峰值区间包含的容量，也是峰值区间对应的峰面积；Q1V1为峰值左电压V1对应的放电容量；Q2V2为峰值右侧电压V2对应的放电容量； 6； 所述BP神经网络的构建过程为： 1、确定BP神经网络拓扑结构，计算BP神经网络的初始权值和阈值； 2、种群初始化，随机产生初始种群个体，作为父代种群，对父代种群染色体进行编码，个体编码对应BP神经网络的权值和阈值； 3、计算适应度函数，个体的适应度作为判断个体优劣性的关键指标，选择用均方误差函数作为适应度函数，求解父代种群个体的适应度； 4、对父代个体进行选择、交叉和变异操作，产生子代种群；选择操作是以一定的概率从旧种群中选择固定数量的个体形成新种群；个体被选择的概率与适应度值有关，适应度越高的个体被选中的概率越大，适应度低的个体被淘汰；交叉操作是选择两个个体通过染色体位置互换实现信息交换，从而产生新的个体作为子代；变异操作是以一定的低概率使子代染色体的位置发生变异； 5、计算子代种群个体的适应度，不断迭代种群，直到满足迭代目标，输出最优个体； 6、对最优个体进行解码，求解最优初始权值和阈值，将其赋予BP神经网络； 7、BP神经网络通过误差反向传播、算法快速调整更新隐含层和输出层的权值与阈值； 8、反复进行BP神经网络训练，直到输出误差满足精度要求，输出预测SOH。

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