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龙图腾网获悉大唐鲁北发电有限责任公司申请的专利面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测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：CN121164933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511704907.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测系统是由续鸿;李占旺;韩云飞;范海涛;李太兴;李元戎;曹琨;周文超;毕凤平;宋伟;姜波设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锂电池检测技术领域，公开了面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测系统。该系统包括多模态数据融合采集模块，通过分布式光纤传感阵列与电磁声发射传感器同步捕获电池组温度场、应力波及局部放电信号；电化学状态重构模块采用极化电压分解算法分离三类极化分量，重构离子迁移路径三维分布；寿命预测核心引擎利用退化轨迹匹配算法建立容量衰减与多物理场参数映射，生成含循环次数与日历老化因子的预测向量；异常传播溯源模块结合耦合场仿真推演异常传播路径。该系统实现无损检测与精准寿命预测，便于管理人员快速掌握整个锂电池组的健康分布状况以及各单元的具体状态。

本发明授权面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测系统在权利要求书中公布了：1.一种面向火储联调的模块化锂电池组无损检测与寿命预测系统，其特征在于，包括： 多模态数据融合采集模块，采用分布式光纤传感阵列与电磁声发射传感器同步捕获锂电池组表面温度场分布、内部应力波传播特性及局部放电信号，获取电池运行过程中的多维度物理信息，反映电池内部多物理场的耦合作用状态； 电化学状态重构模块，基于多模态数据融合采集模块输出的异构传感数据，通过极化电压分解算法分离欧姆极化、浓差极化与电化学极化分量，重构电池内部离子迁移路径的三维分布； 寿命预测核心引擎，根据电化学状态重构模块输出的极化分量与离子迁移路径，利用退化轨迹匹配算法建立电池容量衰减与多物理场参数的映射关系，生成包含循环次数与日历老化因子的寿命预测向量； 异常传播溯源模块，将寿命预测核心引擎输出的异常节点映射至电池组空间拓扑结构，结合热-力-电耦合场仿真推演异常在多电池单元间的传播路径； 健康状态可视化模块，整合寿命预测向量与异常传播路径数据，生成电池组层级化健康状态图谱； 所述寿命预测核心引擎具体包括： 退化特征提取单元，对电化学状态重构模块输出的离子扩散通量密度进行主成分分析，筛选与容量衰减相关性最高的前三个主成分作为特征向量； 轨迹匹配数据库，存储不同材料体系锂电池在多种工况下的历史退化轨迹数据，每条轨迹包含容量衰减率、极化参数变化趋势及温度应力系数； 实时匹配运算单元，将当前电池组的特征向量与轨迹匹配数据库中的历史数据进行动态时间规整比对，输出最接近的五条参考退化轨迹及其权重系数； 所述寿命预测核心引擎还包括： 剩余寿命计算单元，根据实时匹配运算单元输出的参考退化轨迹，采用加权平均算法融合各轨迹的预测结果，生成包含容量保持率中值及上下边界的寿命预测区间； 日历老化修正单元，基于阿伦尼乌斯方程计算温度加速因子对电池非循环老化部分的影响，动态调整寿命预测区间的边界值； 所述异常传播溯源模块具体包括： 电池组拓扑建模单元，根据模块化锂电池组的物理连接方式构建三维网格模型，标注各电池单元间的热传导系数与电流路径阻抗； 多场耦合仿真单元，将寿命预测核心引擎输出的异常节点作为初始激励源，通过交替方向隐式算法求解热场与应力场的耦合微分方程； 传播路径标记单元，记录仿真过程中异常参数超过阈值的网格单元序列，形成异常扩散的有向传播链路图； 所述异常传播溯源模块还包括： 临界状态预警单元，当传播路径标记单元输出的异常扩散范围触及电池组边界单元时，生成包含受影响电池编号的预警信号； 失效模式分类单元，根据异常扩散路径的空间分布特征匹配典型失效模式库，输出短路风险等级或热失控概率指数。

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