华北电力大学黄从智获国家专利权
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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL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：CN119936672B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510114276.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法是由黄从智;徐欣;侯国莲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法，涉及新能源汽车和电网储能技术领域，包括以下步骤：研究锂电池的工作原理及老化机理，通过电池建模和数据驱动的方法提取包含电池老化状态信息的特征参数作为预测模型的输入；对提取的特征参数进行相关性分析，保留相关程度高的特征量，并进行数据预处理；将筛选好的特征量输入BiGRU模型进行SOH估计与RUL预测；使用改进阿基米德算法优化BiGRU模型。本发明采用上述改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法，在模型求解方面提出基于改进阿基米德算法优化BiGRU神经网络的锂电池SOH预测与RUL估计模型，使得模型能够更好地拟合训练数据，增加了模型的学习能力，提高了预测精度。
本发明授权改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法在权利要求书中公布了：1.改进阿基米德算法与BiGRU结合的锂电池SOH估计与RUL预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：研究锂电池的工作原理及老化机理，通过电池建模和数据驱动的方法提取包含电池老化状态信息的特征参数作为预测模型的输入； 步骤S2：对提取的特征参数进行相关性分析，保留相关程度高的特征量，并进行数据预处理，提高数据的可用度； 步骤S3：将筛选好的特征量输入BiGRU模型进行SOH估计与RUL预测； 步骤S4：使用改进阿基米德算法优化BiGRU模型，以便最小化损失函数并提高预测结果的准确性。
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