奇瑞汽车股份有限公司刘涛获国家专利权
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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利一种电池剩余循环寿命预测方法、装置、介质及设备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：CN119291510B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411503247.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池剩余循环寿命预测方法、装置、介质及设备是由刘涛;海滨;朱曾丽;刘建明;袁康设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电池剩余循环寿命预测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于电池管理技术领域，提供了一种电池剩余循环寿命预测方法、装置、介质及设备，包括：基于若干历史时刻的电池状态数据，通过神经网络，预测得到下一时刻的电池状态后，SPM模型根据预测得到的SOC和SOH，计算得到电池内部的电压、电流和内阻；若SPM模型计算得到的电压、电流和内阻与神经网络预测的一致，则SPM模型根据神经网络预测得到的下一时刻的电池状态，调整电池物理化学参数；否则，对神经网络进行微调训练后，重新预测下一时刻的电池状态；基于神经网络预测得到的下一时刻的电池状态，计算电池剩余循环寿命。提高了剩余循环寿命预测的准确性。
本发明授权一种电池剩余循环寿命预测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种电池剩余循环寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取若干历史时刻的电池状态，所述电池状态包括电压、电流、SOC、SOH和内阻； 基于若干历史时刻的电池状态数据，通过神经网络，预测得到下一时刻的电池状态后，SPM模型根据预测得到的SOC和SOH，计算得到电池内部的电压、电流和内阻；若SPM模型计算得到的电压、电流和内阻与神经网络预测的一致，则SPM模型根据神经网络预测得到的下一时刻的电池状态，调整电池物理化学参数；否则，基于SPM模型计算得到的电压、电流和内阻与LSTM神经网络预测得到的SOC和SOH作为一组训练数据，对神经网络进行微调训练后，重新预测下一时刻的电池状态； 基于神经网络预测得到的下一时刻的电池状态，计算电池剩余循环寿命。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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