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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司申请的专利蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法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：CN119805239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411970274.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法是由王德全;吴绍武;赵晓伟;丁政翔;李鹏;方晓强设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法，涉及电池管理技术领域，包括：获得蓄电池运行监测指标集合，随机配置权重，构建初始权重粒子群；遍历初始权重粒子群，训练蓄电池寿命预测模型，获得初始权重粒子群验证准确率；当准确率均小于或等于收敛准确率，以初始权重粒子群验证准确率为适应度函数，进行粒子寻优，获得更新粒子集合，训练蓄电池寿命预测模型；当初始权重粒子群验证准确率的任意一个粒子大于收敛准确率，输出对应的蓄电池寿命预测模型，执行蓄电池缺陷监测识别及寿命预测任务。本发明解决现有技术无法准确评估蓄电池运行状态和剩余使用寿命的技术问题，实现蓄电池缺陷监测与剩余寿命精准预测的技术效果。

本发明授权蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.蓄电池缺陷监测识别及寿命预测方法，其特征在于，包括： 获得蓄电池运行监测指标集合； 为所述蓄电池运行监测指标集合随机配置权重，构建初始权重粒子群，其中，所述初始权重粒子群的任意一个粒子表征一组蓄电池运行监测指标权重，所述一组蓄电池运行监测指标权重与所述蓄电池运行监测指标集合一一对应； 遍历所述初始权重粒子群，基于所述蓄电池运行监测指标集合，训练蓄电池寿命预测模型，获得初始权重粒子群验证准确率，其中，所述初始权重粒子群的每个粒子与所述初始权重粒子群验证准确率一一对应； 当所述初始权重粒子群验证准确率均小于或等于收敛准确率，以所述初始权重粒子群验证准确率为适应度函数，对所述初始权重粒子群进行粒子寻优，获得更新粒子集合； 根据所述更新粒子集合，基于所述蓄电池运行监测指标集合，训练蓄电池寿命预测模型； 当所述初始权重粒子群验证准确率的任意一个粒子大于所述收敛准确率，输出对应粒子的蓄电池寿命预测模型，执行蓄电池缺陷监测识别及寿命预测任务； 所述基于所述蓄电池运行监测指标集合，训练蓄电池寿命预测模型，获得初始权重粒子群验证准确率，包括： 根据所述初始权重粒子群，提取第一粒子，其中，所述第一粒子具有第一蓄电池运行监测指标权重集合； 配置蓄电池寿命预测模型拓扑，其中，所述蓄电池寿命预测模型拓扑为神经网络拓扑，所述神经网络拓扑的输入节点与所述蓄电池运行监测指标集合的每个节点一一对应，所述神经网络拓扑的输入节点为一个，用于输出预测寿命； 根据所述第一蓄电池运行监测指标权重集合，对所述蓄电池寿命预测模型拓扑的输入节点进行权重配置，获得初始蓄电池寿命预测模型； 根据所述蓄电池运行监测指标集合，训练所述初始蓄电池寿命预测模型，获得第一粒子蓄电池寿命预测模型； 对所述第一粒子蓄电池寿命预测模型进行验证，获得验证准确率添加进所述初始权重粒子群验证准确率。

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