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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康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：CN114563713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210240487.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法是由陈宗海;熊鑫;张星辰;康旭;汪玉洁设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域,公开了一种基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法，包括以下步骤：采集电动车电池的充电数据，充电数据包含恒压充电数据和恒流充电数据，并分别提取恒压充电数据和恒流充电数据的老化特征；如果充电数据包含恒压充电数据且满足条件A，则将恒压充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、并利用机器学习算法建立模型一；如果充电数据仅包含恒流充电数据且满足条件B，或者充电数据包含恒压充电数据但不满足条件A，则将恒流充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、利用机器学习算法建立模型二；将电动车的充电数据输入到模型一或者二，得到健康状态预测值。

本发明授权基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法，包括以下步骤： 采集电动车电池的充电数据，充电数据包含恒压充电数据和恒流充电数据，并分别提取恒压充电数据和恒流充电数据的老化特征；根据不同老化状态下充电电压曲线的差异，能够对恒流充电阶段的充电电压划分特征电压区间； 如果充电数据包含恒压充电数据且满足条件A，则将恒压充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、并利用机器学习算法建立健康状态预测模型一； 如果充电数据仅包含恒流充电数据且满足条件B，或者充电数据包含恒压充电数据但不满足条件A，则将恒流充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、利用机器学习算法建立健康状态预测模型二； 其中条件A为：恒压充电过程中的充电截止电流小于或者等于恒流充电过程中充电电流的x倍，x介于0.05和1之间；条件B为：恒流充电数据至少包含一个完整的特征电压区间； 将电动车的充电数据输入到健康状态预测模型一或者健康状态预测模型二中，得到健康状态预测值； 恒压充电数据的老化特征包括恒压充电阶段的能量增量、充电温度、充电倍率； 恒流充电数据的老化特征包括恒流充电阶段各个特征电压区间内的能量增量、充电温度、充电倍率。

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