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龙图腾网获悉上海卡鲁自动化科技有限公司申请的专利一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计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：CN115186579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210730518.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法是由李玲莲;黄汝佳;郭春辰设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法，包括：获取锂电池数据；建立等电压差电压序列以及其与充电电量的对应关系以构建容量增量变化量曲线；利用随机森林方法分析容量增量变化量曲线上各函数值重要性；筛选该曲线上可作为表征参数的函数值；通过神经网络建立表征参数与锂电池健康状态的映射关系；应用神经网络估计锂电池健康状态。本发明的锂电池健康状态估计方法的精度和准确性高，通用性较好。

本发明授权一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法，其特征在于，包括下述步骤： S1、收集锂电池数据； S2、建立等电压差电压序列以及其与充电电量的对应关系Qc-Vc以构建容量增量变化量曲线； S3、分析所述容量增量变化量曲线各函数值与锂电池健康状态的重要性； S4、将分析后的函数值的重要性排序并筛选所述容量增量变化量曲线上可作为表征参数的函数值； S5、通过神经网络建立所述表征参数与锂电池健康状态的映射关系； S6、应用神经网络估计锂电池健康状态； 所述步骤S3的所述分析是利用随机森林方法分析每一处电压序列下所述容量增量变化量曲线上函数值与锂电池健康状态的重要性，其中， 所述随机森林方法为，有放回地在全部训练集SA中随机抽取w个子训练集S1，S2，S3···Sw，将每次未被抽到的训练集组成作为测试集的OOB袋外数据，并构建w个决策树；在所述决策树构建时，在全部M个电压处的ΔIC中随机选取F个ΔIC作为随机特征参数，参与后续决策树的节点分裂，其中F取小于等于log2M+1的最大整数； 所述重要性的得出方式具体为，为计算第x个电压处的ΔIC的重要性，针对第k颗决策树k＜w选择相应的OOB袋外数据并计算所述第k颗决策树的误差errxk1，对OOB袋外数据中第x个电压处的ΔIC加入随机噪声干扰后再次计算所述第k颗决策树的OOB袋外数据误差errxk2，对于共构建w个决策树的所述随机森林方法，所述第x个电压下的ΔIC对所述锂电池健康状态的重要性表示为： 若加入所述随机噪声后的误差errxk2大幅上升则说明该电压下的ΔIC对于锂电池健康状态估计的结果有较大影响，进而可知该电压下ΔIC的重要性较高。

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