国网安徽省电力有限公司电力科学研究院李金中获国家专利权
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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于混合效应模型的锂离子电池健康状态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：CN115809544B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211384680.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法是由李金中;谢毓广;马伟;徐斌;丁津津;郑国强;赵文广;郑大为设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锂离子电池健康状态预测技术领域，具体为基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法，该预测方法包括以下步骤：利用多项分布描述不同组锂离子电池的退化路径；利用受限的最大似然估计得到对应参数的离线估计，在总体水平上获得不同锂离子电池组SOH退化信号的混合先验信息；有益效果为：本发明提出的基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法针对只能在在群体的平均意义上进行预测的问题，引入了混合先验分布的结构，考虑了锂离子电池的聚类行为，从而可以更加充分的利用混合的历史数据信息，达到提高SOH预测精度的目的,解决了只能在群体的平均意义上进行预测的问题。
本发明授权基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.基于混合效应模型的锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤： 利用多项分布描述不同组锂离子电池的退化路径； 利用受限的最大似然估计得到对应参数的离线估计，在总体水平上获得不同锂离子电池组SOH退化信号的混合先验信息； 从关心的特定单元收集新的数据，利用贝叶斯理论将该数据与离线先验估计得到的参数进行整合，更新得到特定单元的后验分布,最终实现特定单元的SOH预测； 利用多项分布描述不同组锂离子电池的退化路径时，假设历史数据中有组处于不同实验状态的锂离子电池亚群，分别记为,同时定义：，,…,，其中是分组指示符，对应于亚群类型； 在不失一般性的情况下，假设在总体数据中比例分别为，其中，且；则退化信号路径的模型可以定义为： ； 当时，由和定义，其他同理；在此，用狄拉克函数来表示的PDF，即： 。
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