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| 专利/申请号： | CN202210348110.1 | 专利名称： | 一种基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 |
| 申请日： | 2022-03-29 | 申请/专利权人 | 安徽理工大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G01R31/367 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-07-11 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN114740360B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 8 | 所属领域： | 电池管理技术 机器学习 新能源专利转让搜索 |
应用场景：新能源汽车电池健康监测;储能系统寿命预测;消费电子电池维护
摘 要：本发明公开了一种基于SAE‑CEEMDAN‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下：将锂离子电池放电功率P、恒流充电时间Tc以及恒流充电阶段电池端的电压V作为预测锂离子电池剩余使用寿命的HI。利用SAE构建融合HI，该方法通过自学习生成高阶抽象的复杂函数，自适应将复杂多维的HI转化成能集中表达电池剩余容量特征的融合HI。采用CEEMDAN对融合后的HI进行对尺度分解得到多组分量，并通过关联性分析，筛选出具有强相关性的若干组分量，以实现对不同数据都具有良好的泛化性为目标。利用训练好的LSTM模型对筛选出的具有强相关性的若干组分量进行锂离子电池RUL预测，最后将若干组预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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