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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态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：CN114895209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210513378.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态预测方法是由赵春晖;王一航;冯良骏设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态预测方法。该方法考虑同型号多块电池的批次特性，利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源，从而为模型的建立提供了粗范围的可供选择的样本，并且使用直推式建模综合考虑离线和在线样本特征空间的信息，对每个样本进行细致划分，再根据各个样本不同的重要性进行选择建模，以此解决锂电池历史充放电循环数据较少时对健康状态建模预测不准确的问题。本方法创新性地引入二维支持域和直推式建模对数据进行扩充和筛选，很好地解决了少量循环数据情况下健康状态预测问题。

本发明授权面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.面向锂电池少循环的二维支持域直推式健康状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集原始数据，包括待预测电池的当前充放电循环n、历史充放电循环以及其他批次电池充放电循环样本的数据，每个充放电循环样本至少包括电压曲线；所述其他批次电池为与待预测电池型号、充放电循环测试条件相同的电池； 2构造二维支持域，所述二维支持域的第一个维度包括待预测电池的所有历史充放电循环样本，第二个维度包括其他批次电池充放电循环n的前l-12个充放电循环样本和后l-12个充放电循环样本，l为大于1的奇数；所述第二个维度的样本数据通过在其他批次电池的充放电循环数据中的当前循环n周围使用滑窗进行选取，数据窗口中不仅包括当前循环之前的数据，也同时包括当前循环之后的数据，滑窗长度用l表示，滑窗是同时向两侧进行选取数据，两侧各选取l-12个样本即得到第二个维度的样本； 3对待预测电池的当前充放电循环n和二维支持域中的每个样本数据进行特征提取，构造训练集；所述特征为与电池容量相关的特征； 4利用训练集中样本的特征作为输入，预测的健康状态作为输出基于特征相似性进行直推式建模，获得建立好的模型； 5将待预测电池的当前充放电循环样本的特征输入模型，得到电池健康状态的预测值。

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