长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司武世东获国家专利权
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龙图腾网获悉长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司申请的专利储能电池寿命的预测方法、装置、设备、介质及产品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：CN120831580B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511317651.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权储能电池寿命的预测方法、装置、设备、介质及产品是由武世东;韩俊飞;苏一博;朱小毅;王振宇设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本储能电池寿命的预测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电池技术领域，公开了储能电池寿命的预测方法、装置、设备、介质及产品，储能电池寿命的预测方法包括：获取第一储能电池的第一运行数据和第二储能电池的第二运行数据；其中，第一储能电池为使用时间大于第一预设时间段的与第二储能电池型号相同的储能电池；对第一运行数据进行调整，以使调整后的第三运行数据对应的第一误差分布与第二运行数据对应的第二误差分布满足预设相似分布条件；根据第三运行数据和第二运行数据，对第二储能电池的寿命进行预测。本方案利用与待预测储能电池型号相同的储能电池的数据对待预测储能电池进行寿命预测，提高新投入使用的储能电池寿命预测的准确度。
本发明授权储能电池寿命的预测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种储能电池寿命的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一储能电池的第一运行数据和第二储能电池的第二运行数据；其中，所述第一储能电池为使用时间大于第一预设时间段的与所述第二储能电池型号相同的储能电池，所述第二储能电池为使用时间小于第二预设时间段的储能电池，所述第一预设时间段大于所述第二预设时间段； 将所述第一运行数据和所述第二运行数据输入至训练完成的权重神经网络，输出第三运行数据，所述权重神经网络的输入为所述第一运行数据和所述第二运行数据，所述权重神经网络的输出为所述第三运行数据，所述权重神经网络用于基于所述第二运行数据对应的第二误差分布，在所述第一运行数据中加入权重值，以使得到的所述第三运行数据对应的第一误差分布与所述第二误差分布之间的相似度达到预设相似度； 根据所述第三运行数据和所述第二运行数据，对所述第二储能电池的寿命进行预测。
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