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龙图腾网恭喜北京新能源汽车股份有限公司申请的专利车辆电池寿命的互学习预测方法、装置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：CN114779081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210239040.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权车辆电池寿命的互学习预测方法、装置及存储介质是由梁海强;沈帅;唐磊;张骞慧;熊瑞;王晨旭设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆电池寿命的互学习预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆电池寿命的互学习预测方法、装置及存储介质，其中方法包括：确定经验模型，并获取车辆自身电池的历史数据轨迹，以及与车辆自身电池相适配的其他车辆电池的历史数据轨迹；采用经验模型对车辆自身和其他车辆电池的历史数据轨迹进行互学习；基于大数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，并根据第一估计结果对经验模型的参数进行修正；确定机理模型，并根据机理模型和大数据估计电池容量状态，获得第二估计结果；采用修正后的经验模型对电池寿命进行预测，并根据第二估计结果对修正后的经验模型参数再次进行修正，最终获得电池寿命预测结果。由此，可以构建更加精确的电池寿命预测模型，提高了电池寿命预测精度。

本发明授权车辆电池寿命的互学习预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆电池寿命的互学习预测方法，其特征在于，包括： 确定经验模型，并获取车辆自身电池的历史数据轨迹，以及获取与所述车辆自身电池相适配的其他车辆电池的历史数据轨迹； 采用所述经验模型对所述车辆自身电池的历史数据轨迹和所述其他车辆电池的历史数据轨迹进行互学习； 基于大数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，并在互学习过程中，根据所述第一估计结果对所述经验模型的参数进行修正； 确定机理模型，并根据所述机理模型和大数据估计电池容量状态，获得第二估计结果； 采用修正后的经验模型对电池寿命进行预测，并在预测过程中，根据所述第二估计结果对修正后的经验模型参数再次进行修正，最终获得电池寿命预测结果； 基于大数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，包括： 获取相同循环次数时车辆自身电池的第一寿命预测值和其他车辆电池的寿命预测值； 根据所述车辆自身电池的第一寿命预测值和所述其他车辆电池的寿命预测值进行加权计算，获得所述第一估计结果； 根据以下公式计算所述第一估计结果： 其中，在VSoHCi≥VSOHC时，在VSOHCi＜VSOHC时，SOHC1为所述第一估计结果，N为满足筛选条件车辆个数，Pi为权值系数，SOHCi为所述其他车辆电池的寿命预测值，SOHCself1为所述车辆自身电池的第一寿命预测值； 根据所述机理模型和大数据估计电池容量状态，获得第二估计结果，包括： 获取第一预设循环次数时车辆自身电池的第二寿命预测值； 根据所述机理模型和大数据获取第一预设循环次数时车辆自身电池的寿命预测变化值； 根据所述车辆自身电池的第二寿命预测值和所述车辆自身电池的寿命预测变化值进行相加计算，获得所述第二估计结果； 根据以下公式计算所述第二估计结果： SOHC2＝SOHCself2+ΔSOHC， 其中，SOHC2为所述第二估计结果，SOHCself2为所述车辆自身电池的第二寿命预测值，ΔSOHC为所述所述车辆自身电池的寿命预测变化值。

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