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龙图腾网获悉南京华群能源集团有限公司申请的专利电池健康状态和剩余寿命联合确定方法、电子设备及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：CN120507682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510999226.5，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权电池健康状态和剩余寿命联合确定方法、电子设备及介质是由邴钰淇;谭劼;朱兴龙;潘歌;姚凯;唐乐;梅国生设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池健康状态和剩余寿命联合确定方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电池健康状态和剩余寿命联合确定方法、电子设备及介质，涉及电池管理技术领域。该方法包括：获取当前时刻的电池运行参数；构建基于物理模型和数据驱动模型的混合模型，并通过自适应门控机制控制混合模型基于电池运行参数确定当前电池健康状态；物理模型在等效电路模型的基础上引入热模型实现，数据驱动模型在神经网络模型的基础上引入轻量级神经网络实现；通过寿命预测模型和优化算法，基于当前电池健康状态确定当前电池剩余寿命，寿命预测模型基于退化曲线外推和多步滚动预测中的至少一个实现，优化算法基于贝叶斯优化或强化学习实现。该方案可以提高电池健康状态和剩余寿命确定的准确性。

本发明授权电池健康状态和剩余寿命联合确定方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态和剩余寿命联合确定方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻的电池运行参数，所述电池运行参数至少包括容量相关参数、功率与内阻相关参数、差分容量相关参数、电化学阻抗谱相关参数和基础状态参数； 构建基于物理模型和数据驱动模型的混合模型，并通过自适应门控机制控制所述混合模型基于所述电池运行参数确定当前电池健康状态；所述物理模型在等效电路模型的基础上引入热模型实现，所述数据驱动模型在神经网络模型的基础上引入轻量级神经网络实现； 通过寿命预测模型和优化算法，基于所述当前电池健康状态确定当前电池剩余寿命，所述寿命预测模型基于退化曲线外推和多步滚动预测中的至少一个实现，所述优化算法基于贝叶斯优化或强化学习实现； 其中，构建基于物理模型和数据驱动模型的混合模型，并通过自适应门控机制控制所述混合模型基于所述电池运行参数确定当前电池健康状态，包括： 通过物理模型和数据驱动模型进行加权融合构建混合模型； 通过自适应门控机制，在计算资源受限的情况下，将第一健康状态作为当前电池健康状态，或将所述第一健康状态与第二健康状态加权融合的结果作为当前电池健康状态；所述第一健康状态由所述物理模型基于所述电池运行参数确定，所述第二健康状态由所述轻量级神经网络基于所述电池运行参数确定； 通过自适应门控机制，在计算资源未受限的情况下，将所述第一健康状态与第三健康状态加权融合的结果作为当前电池健康状态；所述第三健康状态由所述神经网络模型基于所述电池运行参数确定。

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南京华群能源集团有限公司，其通讯地址为：210008 江苏省南京市鼓楼区中山路251号；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”。

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