昆山金鑫新能源科技股份有限公司张晓红获国家专利权
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龙图腾网获悉昆山金鑫新能源科技股份有限公司申请的专利基于数据分析的电池老化预测方法及系统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：CN119902089B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510386344.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于数据分析的电池老化预测方法及系统是由张晓红;张忠计;石琼设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据分析的电池老化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据分析的电池老化预测方法及系统，涉及电池老化预测领域，方法包括：进行使用特征聚类，获取多元使用特征占比，基于多元使用特征占比构建电池老化预测器；根据实时驾驶数据进行极端驾驶补偿分析，输出驾驶补偿系数；将电池监测数据、实时驾驶数据和环境数据输入电池老化预测器，输出预测电池容量衰减比例；根据驾驶补偿系数对预测电池容量衰减比例进行校正，得到校正电池容量衰减比例作为预测结果。旨在解决传统的电池老化预测模型通常基于常规驾驶条件下的数据进行训练，忽略了实际驾驶中可能出现的极端驾驶行为，导致预测结果不够准确的技术问题，可以有效提高极端驾驶条件下电池老化预测的准确性和可靠性。
本发明授权基于数据分析的电池老化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据分析的电池老化预测方法，其特征在于，方法包括： 根据目标车辆的历史使用数据进行使用特征聚类，获取多元使用特征占比，并基于所述多元使用特征占比构建电池老化预测器； 在车辆激烈驾驶时，采集预设时区内的电池监测数据、实时驾驶数据和环境数据，根据所述实时驾驶数据进行极端驾驶补偿分析，输出驾驶补偿系数； 将所述电池监测数据、实时驾驶数据和环境数据输入所述电池老化预测器，输出预测电池容量衰减比例； 根据所述驾驶补偿系数对所述预测电池容量衰减比例进行校正，得到校正电池容量衰减比例，作为所述预设时区的电池老化预测结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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