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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于模型-数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估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：CN119783511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411835307.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于模型-数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估方法是由赵磊;单润哲;王亚璇;郭世龙;崔岳;王振波;李俊夫;顾大明设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型-数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估方法在说明书摘要公布了：基于模型‑数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估方法，它涉及锂离子电池健康状态评估方法，它是要解决现有电池的定工况SOH估计法适用性差、精度低的问题。本方法：一、电池在工况一、二下加速老化采集信息；二、针对电池在工况一下的恒流放电曲线，用粒子群优化算法进行SP+模型参数辨识，得到模型参数在电池健康度为100％～80％内的退化轨迹；三、选出与电池SOH相关度高的模型参数作为健康特征输入BP神经网络算法估计电池SOH，工况一、二数据分别为训练集和测试集；四、根据工况一数据训练得到的BPNN模型，在输入改为仿真得到的工况二SP+模型参数后，输出的工况二下的电池SOH，完成评估。可用于电池领域。

本发明授权基于模型-数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估方法在权利要求书中公布了：1.基于模型-数据混合驱动的锂离子电池变工况SOH评估方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤1、在55~65℃下开展锂离子电池变工况加速老化试验，工况一的充放电倍率均为工况二的两倍，将电池以工况一老化至SOH为80%后，继续将电池以工况二老化至SOH为70%，采集加速老化试验过程中的物理信息，其中物理信息为电池电压、电流和容量； 步骤2、针对电池在工况一条件下的恒流放电曲线，利用粒子群优化算法开展简化电化学SP+模型参数辨识，具体是：在工况一条件下相隔20~40个循环圈数辨识一次，共辨识10次，并采用分段三次埃尔米特插值法模拟出退化轨迹的形状，得到每一次循环相对应的SP+模型参数；之后根据工况一的SP+模型参数退化轨迹，使用支持向量机算法仿真出SP+模型参数在工况二条件下即电池健康度80%~70%区间内的退化轨迹，将辨识参数代回SP+模型拟合出仿真电压曲线，确保由辨识参数拟合出的仿真电压曲线与实测电压曲线误差不大于15mV；得到SP+模型参数在电池健康度为100%~80%区间内的退化轨迹； 步骤3、采用皮尔逊相关性分析法遴选出与电池SOH相关度高的SP+模型参数，将这些模型参数作为健康特征输入BP神经网络算法估计电池SOH，工况一数据为训练集，工况二数据为测试集； 步骤4、根据工况一数据训练得到的BPNN模型，在输入改为仿真得到的工况二SP+模型参数后，输出的工况二条件下的电池SOH，即为锂离子电池变工况SOH，完成电池变工况健康状态的评估。

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