发明专利已授权

基于动态不确定性建模的锂电池剩余寿命实时预测方法

📄 申请号：CN202510749130.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-06-06

公开号

CN120254651A

公开日

2025-07-04

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_392 , G01R31_396 , G06F30_20 , G06F119_04 ,

技术画像

所属领域

锂电池剩余寿命预测锂电池剩余寿命预测电池健康管理不确定性建模

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 消费电子, 智能电网

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摘要

本发明属于锂电池剩余寿命预测领域，公开了一种基于动态不确定性建模的锂电池剩余寿命实时预测方法，通过多传感器协同采集锂电池全生命周期数据，结合卷积神经网络构建动态健康评分，有效捕捉数据的非平稳与非线性特性。进一步采用非平稳随机过程量化健康评分的不确定性，并通过联合优化目标函数同步调整相关参数以增强模型对复杂退化模式的适应性。基于贝叶斯推理框架动态更新非平稳随机过程参数，结合历史数据与实时观测值的共轭先验分布，实现参数自适应调整与锂电池剩余寿命的动态预测。该方法既弥补了传统数据驱动方法缺乏物理可解释性的缺陷，又克服了单一模型驱动方法因电池退化机理复杂导致的精度不足问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种在同一电解槽电解制备多色荧光石墨烯量子点的方法

当前第 / 件

一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

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