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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估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：CN121188489B 。

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：202511740012.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估方法是由谢海成;陈思言;高镇海设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动车电池全生命周期寿命评估技术领域，具体涉及一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估方法。本发明基于高相关性的充电片段特征，根据源域电池的源数据集和目标电池的目标数据集分别构建源训练集和目标训练集，利用源训练集对预先构建的SOH评估模型进行预训练，利用目标训练集对预训练后的SOH评估模型进行微调；最后使用微调后的SOH评估模型对目标电池进行服役期后期以及梯次利用期的SOH评估。本发明在合理的训练数据规模下实现了动力电池的SOH值的全生命周期评估，本发明的有效评估区间贯穿动力电池的服役期与退役后的梯次利用期，兼顾电池SOH早期预测与电池二次服役能力评估，有效助力于动力电池的全生命周期精细化管理。

本发明授权一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的电动车电池全生命周期寿命评估方法，其特征在于，包括： 根据多个源域电池在服役期内的循环次数和SOH值关联曲线构建源数据集；根据需要进行SOH评估的目标电池在服役期早期的循环次数和SOH值关联曲线构建目标数据集； 根据电动车充电起始时刻的SOC分布区间，确定每个循环中提取充电片段特征的电池电压区间； 对预先选取的备选特征和电池SOH值进行相关性分析以确定用于电池SOH值预测的充电片段特征； 将每个循环的电池电压区间内的充电片段特征作为输入特征，该循环对应的SOH值作为输出标签，根据所述源数据集和目标数据集分别构建源训练集和目标训练集； 利用源训练集对预先构建的SOH评估模型进行预训练，利用目标训练集对预训练后的SOH评估模型进行微调； 使用微调后的SOH评估模型对目标电池进行服役期后期以及梯次利用期的SOH评估； 根据电动车充电起始时刻的SOC分布区间，确定每个循环中提取充电片段特征的电池电压区间之中，所确定的电池电压区间为3.5V-4.2V； 所述充电片段特征包括： VIT特征，表示恒流充电环节中电池的充电电压由3.8V到4.0V所需的时间； ST特征，表示从电池开始充电到恒流充电与恒压充电转换节点的时间； CIT特征，表示恒压充电环节中电池的充电电流由2.5A到0.8A所需的时间。

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