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龙图腾网获悉深圳市钜力能科技有限公司申请的专利储能电池的电池性能衰减测试方法、装置及设备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：CN119758104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510247007.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权储能电池的电池性能衰减测试方法、装置及设备是由唐罗伟;刘好玉;曹德定;韦广生设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电池的电池性能衰减测试方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及电池性能测试技术领域，公开了一种储能电池的电池性能衰减测试方法、装置及设备，该方法包括：构建储能电池在充放电过程中的电池性能测量数据矩阵，并通过零均值删失正态分布模型计算噪声方差最优值，得到电池性能噪声特征矩阵；进行性能参数互信息计算，得到电池性能关键特征集，并构建工况参数和性能衰减率的电池衰减特征向量；根据电池衰减特征向量提取时间间隔、工况差异和性能差异的加权自适应距离，并创建电池衰减特征关联网络；基于电池衰减特征关联网络与电池衰减特征向量进行性能衰减模式分类，得到储能电池性能衰减模式的分类结果，本发明全面提取了电池性能衰减特征，实现了性能衰减模式的精确分类。

本发明授权储能电池的电池性能衰减测试方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种储能电池的电池性能衰减测试方法，其特征在于，所述方法包括：构建储能电池在充放电过程中的电池性能测量数据矩阵，并基于所述电池性能测量数据矩阵构建零均值删失正态分布模型，并通过最大熵原理计算噪声方差最优值，得到电池性能噪声特征矩阵；所述得到电池性能噪声特征矩阵具体包括：将所述电池性能测量数据矩阵进行数据分块，得到多个数据块，并对每个数据块进行中心化处理，得到零均值数据块；对所述零均值数据块进行删失区间划分，得到删失区间，并根据所述删失区间构建零均值删失正态分布模型；采用最大熵原理对所述零均值删失正态分布模型进行噪声方差优化目标函数构建和数值优化求解，得到噪声方差最优值；根据所述零均值删失正态分布模型和所述噪声方差最优值构建白噪声信道模型，并对所述电池性能测量数据矩阵进行噪声分析，得到噪声分布特征；对所述噪声分布特征计算各性能参数的噪声熵值，将所述噪声熵值构建成噪声熵特征集，并将所述噪声熵特征集与对应的性能参数进行关联映射和矩阵变换运算，得到电池性能噪声特征矩阵；基于所述电池性能噪声特征矩阵进行性能参数互信息计算，得到电池性能关键特征集，并构建工况参数和性能衰减率的电池衰减特征向量；根据所述电池衰减特征向量提取时间间隔、工况差异和性能差异的加权自适应距离，并创建电池衰减特征关联网络；基于所述电池衰减特征关联网络与所述电池衰减特征向量进行性能衰减模式分类，得到储能电池性能衰减模式的分类结果。

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