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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量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：CN119881657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510041207.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法是由陈峥;彭月;夏雪磊;申江卫;沈世全;魏福星设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，属于动力电池技术领域，包括：数据采集与处理；特征分析与间接特征获取；基于极端随机森林算法的特征2预测；特征2预测结果分析；单体电池容量预测；模型泛化性验证。本发明利用恒流充电过程中两个特定电压范围充电时间分别作为健康特征HF1和健康特征HF2。通过增强鲸鱼优化算法应用到高斯过程回归的超参数寻优中，构建单体电池容量预测模型，大大减少了训练集的数量。本发明能够直接从充电过程中提取高相关性的特征因子，直接将原始测量数据输入所搭建的容量预测模型中，且不受噪声的影响，并实现了在数据量有限的情况下，对不同类型电池容量的精确预测，泛化性良好。

本发明授权一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对预先设置的不同型号锂离子电池进行循环充放电测试，直至各个型号电池放电容量低于标称容量的80%，并实时记录充放电数据； 预先设置的不同型号锂离子电池为：同种类型的不同电池和不同种类型的不同电池； 充放电数据包括：充电电压、放电容量和充电时间； S2、通过两个预设电压区间的得到锂离子电池的两个健康特征，并根据斯皮尔曼相关性分析得到电池健康特征和电池容量的数据集； 两个预设电压区间分别为：3.55V~3.75V和3.80V~4.15V； 锂离子电池的两个健康特征表示充电时间，包括：健康特征1，即HF1，表示从3.55V到3.75V的充电时间；健康特征2，即HF2，表示从3.80V到4.15V的充电时间； 通过将的健康特征1视为间接特征，以实现对健康特征2的预测；并利用斯皮尔曼相关性分析进行相关性验证，得到健康特征和容量数据集； S3、基于极端随机森林算法对健康特征2进行预测得到预测特征； 步骤如下： S3.1、得到将HF1和HF2进行Cox-Box变换，变换后得到HF10和HF20；Cox-Box变换的计算公式如下： ； 式中，为每个数据点，要求，，对应HF1和HF2；为对取对数；为常数，需要使用最大似然估计的方法确定适合该数据的值； S3.2、随机选择30%Cox-Box变换对应的HF10和HF20，将HF10作为输入，HF20作为输出，输入到极端随机森林模型中进行训练；再将剩余70%循环次数对应的HF10输入训练后的极端随机森林模型，得到预测值HF20’； S3.3、对HF20’进行Cox-Box反变换，得到预测特征HF2’； Cox-Box反变换的计算公式如下： ； 式中，为对取指数； S4、将预测特征与健康特征2进行相对误差分析和斯皮尔曼相关性系数分析以验证预测精度； S5、进行单体电池容量预测； 步骤如下： S5.1、设置门控循环单元神经网络的网络结构，并初始化神经网络超参数； S5.2、选择HF1中的任一个电池数据和HF2’对应的电池数据作为门控循环单元神经网络的输入，将S1采集到的该电池的容量作为神经网络的输出，确定训练数据为前20%循环次数对应的HF1、HF2’和容量，验证数据为剩余80%循环次数的数据； S5.3、将容量预测值均方误差作为目标函数，将优化目标定义为容量预测值均方误差最小； S5.4、基于增强鲸鱼优化算法，评估模型的性能； S5.5、不断更新鲸鱼的位置，直到达到最大迭代次数，得到全局最优解；将全局最优解分配到门控循环单元神经网络对应超参数中； S5.6、将S5.2选择的电池80%循环次数的HF1和HF2’输入到具有全局最优超参数的神经网络模型中，得到该电池容量预测值，并将该最优门控循环单元神经网络容量预测模型保存，并进行性能评估； 性能评估方法包括：R-squared、最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差； S6、对预测方法进行泛化性验证。

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