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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法、系统、设备及存储介质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：CN121304148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511883505.1，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法、系统、设备及存储介质是由段强领;杨嘉诚;李宇轩;梅文昕;金凯强;王青松;孙金华设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法、系统、设备及存储介质，属于电池梯次利用技术领域。该方法首先基于弛豫时间分布构建电池动力学指纹，利用詹森‑香农散度构建电化学相似性网络，通过社区发现算法实现老化模式的精准解耦；然后利用多层感知机预测剩余容量，并采用动态贪婪滑动窗口算法进行模组重构，该算法通过降序优先匹配与窗口自适应缩减机制，在保证模组一致性的同时显著提升成组率。本发明有效解决了退役电池异质性带来的机理失配和成组率低双重难题，系统包括测试模块、图计算模块、容量预测模块和分组决策模块。本发明还涉及实现该方法的电子设备及存储介质。

本发明授权一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于社区发现与动态窗口策略的退役电池分级重组方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取退役电池簇中每个电池单元的弛豫时间分布谱图，计算任意两个电池单元谱图之间的詹森‑香农散度，基于所述构建电池单元的稀疏加权网络图； S2.应用社区发现算法对所述稀疏加权网络图进行社区划分，将电池单元划分为多个内部电化学特性相似的电池簇； S3.测量每个电池单元的开路电压和欧姆内阻，将所述和输入预训练的多层感知机模型，得到每个电池单元的预测剩余容量，并在每个所述电池簇内，将电池单元按照预测剩余容量进行降序排序； S4.对于排序后的电池单元列表，采用动态贪婪滑动窗口算法进行模组重构，其中，设定目标模组电池数量、最小允许电池数量以及最大允许容量极差阈值，所述算法从列表起始位置开始迭代执行，每次迭代过程包括：S41.初始化窗口大小为，覆盖从当前指针位置开始的连续个电池单元； S42.计算当前窗口内电池单元的最大预测容量与最小预测容量之差； S43.若，则将当前窗口内的个电池单元划分为一个电池模组，并将列表处理指针向前移动位； S44.若，则将窗口大小减1，重复步骤S42和S43，直至找到满足的电池单元组合或窗口大小小于。

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