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龙图腾网获悉中广核工程有限公司;广东核电合营有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司申请的专利核级铅酸蓄电池故障预测方法及系统和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：CN116224122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310209901.0，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权核级铅酸蓄电池故障预测方法及系统和存储介质是由李吉生;于艇;韩帅;叶育林;刘波;刘晨;阳立;褚少先;崔岗;孙辉;任鹏辉;翟长春设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本核级铅酸蓄电池故障预测方法及系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了核级铅酸蓄电池故障预测方法及系统和存储介质，其方法包括：S10、获取铅酸蓄电池老化过程中的样本老化数据；其中，样本老化数据包括浮充电压数据、可用容量数据、内部结构和性质变化特征；S20、根据内部结构和性质变化特征建立电池等效电路模型；S30、对浮充电压数据进行多维特征提取处理，得到多维特征数据，并根据多维特征数据和可用容量数据建立多维映射模型；多维映射模型用于与电池等效电路模型配合，以预测电池的可用容量退化进程；S40、使用待测电池数据训练电池等效电路模型，根据训练结果对待测电池的可用容量退化进行预测；实施本发明可以准确地预测待测电池的可用容量。

本发明授权核级铅酸蓄电池故障预测方法及系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种核级铅酸蓄电池故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、获取铅酸蓄电池老化过程中的样本老化数据；其中，所述样本老化数据包括浮充电压数据、可用容量数据、内部结构和性质变化特征； S20、根据所述内部结构和性质变化特征建立电池等效电路模型； S30、对所述浮充电压数据进行多维特征提取处理，得到多维特征数据，并根据所述多维特征数据和可用容量数据建立多维映射模型；所述多维映射模型用于与所述电池等效电路模型配合，以预测电池的可用容量退化进程；还包括：S31、在所述电池等效电路模型与所述多维映射模型之间建立间接映射关系，以根据所述间接映射关系和所述电池等效电路模型的设计参数对所述多维映射模型的输入参数进行设置； S40、使用待测电池数据训练所述电池等效电路模型，根据训练结果对待测电池的可用容量退化进行预测； 所述电池等效电路模型包括第一电感Lp、第二电感Ln、第一电容C1、第二电容C2、第一电荷转移电阻R1、第二电荷转移电阻R2、第一阻抗Z1、第二阻抗Z2、欧姆电阻Rs、浮充电源（80）和虚拟电流源；所述第一电感Lp的第二端的一路经所述第一电容C1连接至所述欧姆电阻Rs的第一端，所述第一电感Lp的第二端的另一路经所述第一电荷转移电阻R1和第一阻抗Z1连接至所述欧姆电阻Rs的第一端，所述欧姆电阻Rs的第二端的一路经所述第二电容C2连接至所述第二电感Ln的第一端，所述欧姆电阻Rs的第二端的另一路经所述第二电荷转移电阻R2和第二阻抗Z2连接至所述第二电感Ln的第一端，所述第一电感Lp的第一端连接所述虚拟电流源，所述虚拟电流源连接所述浮充电源（80）的正极，所述浮充电源（80）的负极连接所述第二电感Ln的第二端；所述多维映射模型与所述虚拟电流源连接以控制所述虚拟电流源的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中广核工程有限公司;广东核电合营有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司，其通讯地址为：518124 广东省深圳市大鹏新区鹏飞路大亚湾核电基地工程公司办公大楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。