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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种动力电池剩余循环寿命和拐点的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：CN116559666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310586211.7，技术领域涉及：G01R31/36；该发明授权一种动力电池剩余循环寿命和拐点的预测方法及系统是由朱建雄;季善玲;张志胜设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动力电池剩余循环寿命和拐点的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动力电池剩余循环寿命和拐点的预测方法及系统，涉及可充放电池健康管理技术领域，解决了电池剩余有效寿命和拐点发生概率预测准确率较低的技术问题，其技术方案要点是通过电池容量衰退曲线的非线性趋势构建拐点概率模型KPP，再通过拐点概率模型KPP构建KPP预测模型，在KPP预测模型输出拐点发生概率的基础上，得到电池剩余循环寿命的预测。通过端到端输入电压序列数据，多步同时提前预测健康状态和拐点概率，并且使用贝叶斯不确定感知技术和对抗迁移学习方法实现不同运行环境和电池类型下通用学习的方法，为电池安全和有效运行提供保障，并有利于建立全面通用的电池管理系统。

本发明授权一种动力电池剩余循环寿命和拐点的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动力电池剩余循环寿命和拐点的预测方法,其特征在于，包括： S1：将源电池的电压曲线序列Xn＝[Vn-l+1,Vn-l+2,...,Vn]输入至第一特征提取模块进行特征提取，得到电池健康特征Hn；其中，Vi表示第i次充放电的电压曲线； S2：将电池健康特征Hn分别输入至第一KPP预测模块和第一RUL预测模块，第一KPP预测模块根据电池健康特征Hn输出KPP预测序列KPPn+1～n+m，KPPn+1～n+m即拐点发生概率；其中，m表示提前预测的序列长度，l表示输入的电压曲线序列的长； S3：将KPP预测序列KPPn+1～n+m输入至第一RUL预测模块，则第一RUL预测模块的输入为电池健康特征Hn和KPP预测序列KPPn+1～n+m，即[Hn,KPPn+1～n+m]，第一RUL预测模块的输出为RUL预测序列，即多步提前预测的剩余循环寿命置信区间RULn+1～n+m； S4：根据KPP预测序列KPPn+1～n+m和RUL预测序列RULn+1～n+m对源电池拐点和剩余循环寿命进行预测；其中剩余循环寿命即剩余充放电次数； 其中，所述第一KPP预测模块通过拐点概率模型KPP进行拐点预测，所述拐点概率模型KPP的构建过程包括： 通过对基于容量的电池健康状态在100％～80％内的数值进行线性拟合，得到拟合曲线，再将拟合曲线与原始衰退曲线进行做差而得到容量衰退曲线的非线性趋势； 其中，所述基于容量的电池健康状态表示为： n表示当前充放电循环次数，Q0和Qn分别表示初始容量和第n次放电的容量； 对容量衰退曲线的非线性趋势进行指数加权计算，表示为： 其中，表示归一化的非线性趋势；Rn与距离寿命终点的剩余充放电次数有关，规格化为0～1；为了保持与电池健康状态相同的范围，公式2计算结果被规格化为[0.8,1]，且使第一KPP预测模块在拐点处及之后的数值取值为1，由此得到最终的拐点概率模型KPP。

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