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龙图腾网获悉沈阳顺义科技股份有限公司申请的专利一种锂离子电池容量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：CN121208653B 。

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：202511747006.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂离子电池容量预测方法是由李英顺;王德彪;隋欢欢;王铖;李博;赵玉鑫设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池容量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池寿命预测技术领域，公开一种锂离子电池容量预测方法，包括获取锂离子电池数据，对电池容量序列进行归一化处理和变分模态分解预处理，作为模型输入的数据集；变分模态分解预处理基于MAPE准则的自适应模态选择机制对S01得到的电池容量序列进行多尺度分解，获得最佳分解的模态数量的本征模态函数IMF等；本发明通过变分模态分解VMD对锂电池数据进行预处理，基于MAPE准则的自适应模态选择机制对电池容量序列进行多尺度分解，获得最佳分解的模态数量的本征模态函数IMF；引入自适应步长高斯游走策略、辅助修正策略、引入差分进化策略对白鲸优化算法WOA进行改进，提升算法的鲁棒性和最终解的精度。

本发明授权一种锂离子电池容量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池容量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01、获取锂离子电池数据，得到电池容量序列； 步骤S02、对S01得到的电池容量序列进行归一化处理和变分模态分解VMD预处理，作为模型输入的数据集，将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集； 所述变分模态分解VMD预处理基于MAPE准则的自适应模态选择机制对S01得到的电池容量序列进行多尺度分解，获得最佳分解的模态数量k的本征模态函数IMF； 具体地，包括： S201、设定VMD的初始参数模态数量k和最大迭代次数，通过VMD算法对电池容量序列进行分解为多个本征模态函数IMF； S202、计算模态数量为k和k+1次的MAPE值，数学模型为： ； 其中，N为电池容量序列数量，f为电池容量序列；而则表示VMD分解所得本征模态函数IMF的叠加； S203、求取第k次和k+1次分解所得MAPE之间的差值D； ； 其中，D为差值指标，为第k次分解下MAPE值，为第k+1次分解下的MAPE值； S204、判断D的数值，若D=0.0002，则输出当前的最优模态数量k；否则将k增加1，迭代至最大迭代次数，输出此时的k值视为当前的最优模态数量； 步骤S03、对白鲸优化算法WOA进行改进，引入自适应步长高斯游走策略更新鲸鱼个体位置，引入辅助修正策略更新领头鲸的位置，引入差分进化策略使鲸鱼种群依次进行变异、交叉和选择操作，更新鲸鱼个体最优位置，得到改进后的白鲸优化算法IWOA； 步骤S04、采用改进后的白鲸优化算法IWOA对长短期记忆网络LSTM的关键参数进行寻优，构建IWOA-LSTM容量预测模型； 步骤S05、采用步骤S02中的训练数据集对步骤S04中的IWOA-LSTM容量预测模型进行训练，输出最优参数，构建VMD-IWOA-LSTM容量预测模型； 步骤S06、采用步骤S02中的测试数据集作为步骤S05中训练后的VMD-IWOA-LSTM容量预测模型的输入，对锂电池的寿命进行预测。

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