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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于使用需求的电动汽车退役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：CN119691393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411750890.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法是由张照生;王震坡;孙守坤;林倪设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法，其全面考虑了车辆自身静态指标、实际运行时的多种状态以及用户的充电与行驶行为和习惯等因素对不同类型的车辆退役可能存在的影响，还特别提出了基于威布尔分布的老化分数以及多维度的出行需求量化手段；方法中依次通过原始数据收集与预处理、特征参数提取、特征筛选建立训练集，再基于机器学习算法建立退役预测模型，利用所建立的训练集对预测模型进行训练并验证其效果。在模型最终训练好后将其在线应用，能够更为客观精确地预测车辆退役状态，有利于对车辆和电池的后期使用、退役及回收利用实现提前规划，相比现有技术具有更广泛的实用性。

本发明授权一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、收集不同用途、类型退役电动汽车的车辆自身与电池相关静态数据，以及在退役前一定时期内的实车运行数据；对收集的数据执行包括将异常值设为空值、重复值删除或取平均以及缺失值填充的预处理，并建立相应的退役车辆静态数据集和实车运行数据集； 步骤二、通过对静态数据进行处理，利用报废日期和生产日期数据计算得到各车辆的服役寿命，通过将电池额定参数中的额定电压与额定容量相乘得到电池额定能量，并区分不同车辆类型分别拟合相应的车辆服役寿命威布尔分布概率密度函数： 其中，x为车辆的使用时间，k为比例参数，λ为形状参数； 去除服役寿命小于1年和大于10年的数据以降低异常值影响，并对不同类型的车辆分别进行最小二乘法拟合，确定出相应的比例参数和形状参数； 利用所述概率密度函数计算不同类型车辆的老化分数SR： 将服役寿命和老化分数SR定义为车辆维度特征参数； 步骤三、对实车运行数据进行处理得到切分后的充电数据片段与行驶数据片段；从充电数据片段中提取出包括电池容量、单体电压、充电时间、累计行驶里程、平均温度以及平均充电电流的充电状态特征参数；从行驶数据片段中提取出包括满电续驶里程、累计行驶里程、行驶段平均电流、平均速度以及能耗率的行驶状态特征参数；将充电状态特征参数和行驶状态特征参数共同定义为状态维度特征参数； 步骤四、针对行驶行为中的单日出行、单次出行及两次充电间出行的情况分别设定相应的分位数比例，并统计不同情况下满足分位数比例的相应出行里程；针对充电行为提取包括每日充电量和每次行程后保留的安全SOC的充电习惯特征，并提取特定周期内包括车辆停用次数、总停用时长以及两次停用的时间间隔的车辆停用特征；将习惯特征和车辆停用特征定义为使用维度特征参数； 步骤五、将车辆维度、状态维度和使用维度特征参数按照累计行驶里程匹配，并添加相应的退役和未退役状态标签；基于状态标签并通过相关性分析对各维度特征参数进行筛选；利用保留的特征参数构建训练集； 步骤六、基于机器学习算法建立车辆退役预测模型，利用所构建的训练集进行训练，并对训练效果进行验证； 步骤七、将训练好的模型在线应用于电动汽车退役预测，使其根据各维度特征参数所对应的实时数据，预测输出相应的车辆退役状态。

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