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龙图腾网获悉山东圣阳电源股份有限公司申请的专利一种高功率锂电池组剩余寿命预测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：CN120722215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511220526.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种高功率锂电池组剩余寿命预测方法及系统是由马建平;李勇;许静;高海洋;祝夫勤;李佰营;潘钰设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高功率锂电池组剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高功率锂电池组剩余寿命预测方法及系统，对电池监测数据进行模态分解，得到多个本征模态IMF分量及残差分量；结合各分量的能量占比、周期特征以及基于近期运行工况的应力水平评估值，将这些分量动态归类为主导衰退分量、周期波动分量；利用SVR模型预测主导衰退分量，并将预测结果与周期波动分量共同输入LSTM模型得到周期性波动分量的预测值，计算周期性波动预测值的波动指标；若所述指标超过动态阈值，则根据所述指标和应力水平评估值调整SVR模型的正则化项，并重新预测主导衰退分量；综合主导衰退分量的预测值、周期性波动分量的预测值，重构未来容量序列，从而计算出电池组的剩余寿命。

本发明授权一种高功率锂电池组剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高功率锂电池组剩余寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取高功率锂电池组的监测数据，对所述监测数据进行模态分解得到多个本征模态IMF分量及一个残差分量，计算多个IMF分量和残差分量的能量占比和周期特征，并根据电池组近期运行工况得到应力水平评估值； 基于能量占比、周期特征以及所述评估值将IMF分量及残差分量分为主导衰退分量、周期波动分量；将所述主导衰退分量输入到SVR模型中得到主导衰退分量的预测值，并将主导衰退分量的预测值和周期波动分量输入到LSTM模型中得到周期性波动分量的预测值；计算周期性波动分量的预测值的波动指标，若所述波动指标超过阈值，则根据所述波动指标和所述应力水平评估值调整所述SVR模型的正则化项并重新对所述主导衰退分量进行预测； 根据主导衰退分量的预测值和周期性波动分量的预测值得到电池组容量预测序列，利用所述电池组容量预测序列计算得到高功率电池组的剩余寿命； 所述基于能量占比、周期特征以及所述评估值将IMF分量及残差分量分为主导衰退分量、周期波动分量，包括： 获取能量占比大于第一能量阈值且主周期大于周期阈值的IMF分量，若存在多个满足条件的IMF分量，则将能量占比最大的IMF分量作为主导衰退分量的一部分，同时，将残差分量作为主导衰退分量的另外一部分； 获取第二能量阈值，若当前应力水平评估值大于预设应力参考值，则降低第二能量阈值，将剩余的IMF分量中能量占比大于第二能量阈值且主周期介于预设周期范围的IMF分量作为周期波动分量； 所述根据所述波动指标和所述应力水平评估值调整所述SVR模型的正则化项并重新对所述主导衰退分量进行预测，包括： 计算波动指标与基准波动指标的比值以及应力水平评估值与基准应力水平评估值的比值的加权和得到调整因子k； 根据公式得到SVR模型的正则化项值，若小于最小正则化项值，则取最小正则化项值作为SVR模型的正则化项值，其中，为基准正则化项值，为系数； 使用调整后的正则化项更新SVR模型，并利用更新后的SVR模型对所述主导衰退分量的时间序列重新进行预测； 所述根据主导衰退分量的预测值和周期性波动分量的预测值得到电池组容量预测序列，包括： 将未来每一个时间节点上的主导衰退分量的预测值和周期性波动分量的预测值进行代数或者加权求和得到预定预测时长范围的电池组容量预测序列； 所述利用所述电池组容量预测序列计算得到高功率电池组的剩余寿命，包括： 获取电池组的寿命终止容量阈值；从电池组容量预测序列的第一个预测点开始，得到第一个预测容量值小于或等于所述电池组的寿命终止容量阈值的时间节点； 计算从当前时间点到所述时间节点所经历的循环次数或日历天数，作为所述高功率电池组的剩余寿命。

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