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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种锂电池内部老化模式预测方法、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：CN118884236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202410966985.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质是由谢海成;高镇海;陈思言设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质，涉及电池健康状态预测技术领域，该方法包括：获取锂电池的外部信号；所述外部信号包括锂电池的电压、电流、温度、以及充电时间；构建锂电池老化模式预测模型；所述锂电池老化模式预测模型包括锂离子电池的老化机理模块和锂离子电池数据驱动模块；所述锂离子电池数据驱动模块包括两层LSTM神经网络、全连接层以及注意力机制层；将锂电池的外部信号输入锂电池老化模式预测模型中，预测出锂电池内部的老化模式；使得电池老化模式识别系统能根据锂离子电池工作时的外部信号来准确预测锂离子电池内部的老化模式。

本发明授权一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种锂电池内部老化模式预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取锂电池的外部信号；所述外部信号包括锂电池的电压、电流、温度、以及充电时间； 构建锂电池老化模式预测模型；所述锂电池老化模式预测模型包括锂离子电池的老化机理模块和锂离子电池数据驱动模块；所述锂离子电池数据驱动模块包括两层LSTM神经网络、全连接层以及注意力机制层； 将锂电池的外部信号输入锂电池老化模式预测模型中，预测出锂电池内部的老化模式；其具体包括以下步骤： 通过锂离子电池的老化机理模块建立电池外部信号与电池内部老化模式的映射关系；通过锂离子电池的老化机理模块仿真获取的数据用来训练锂离子电池数据驱动模块； 通过将锂电池外部信号输入训练后的锂离子电池数据驱动模块中依次经过两层LSTM神经网络中的遗忘门、输入门和输出门，得到时序数据； 通过注意力机制层对时序数据中个体特征进行整合，将整合后的关键信息通过全连接层输出，获得锂电池内部金属锂沉积电流； 根据锂电池内部金属锂沉积电流来预测锂电池内部的老化模式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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