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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计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：CN119936714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510022138.X，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计方法是由董广忠;华楠炳;孙丽;楼云江;王夷飞设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计方法，包括：获取不同快充工况下锂离子电池的全过程电压曲线，基于采样点对所述全过程电压曲线进行切片；对切片后的电压曲线片段进行样本熵计算，得到电压曲线片段的样本熵数据；获取锂离子电池的容量数据，对所述样本熵数据和所述容量数据进行相关系数计算，基于相关系数的值，选取相关性最高的样本熵数据；构建循环网络模型，将相关性最高的样本熵数据作为所述循环网络模型的输入数据，预测得到锂离子电池的健康状态。本发明利用不同快充工况下锂离子电池的历史信息，获得自适应的电池健康状态估计模型，减少了对新数据集的建模训练需求。

本发明授权一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于锂离子电池不同快充工况下的健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取不同快充工况下锂离子电池的全过程电压曲线，基于采样点对所述全过程电压曲线进行切片； 对切片后的电压曲线片段进行样本熵计算，得到电压曲线片段的样本熵数据； 获取锂离子电池的容量数据，对所述样本熵数据和所述容量数据进行相关系数计算，基于相关系数的值，选取相关性最高的样本熵数据； 对所述样本熵数据和所述容量数据进行相关系数计算的公式为： 其中ρ为皮尔逊相关系数，X为样本熵序列，X＝{xi}Ni＝1，Y为容量序列，Y＝{yi}Ni-1，和分别是X和Y的均值； 构建循环网络模型，将相关性最高的样本熵数据作为所述循环网络模型的输入数据，预测得到锂离子电池的健康状态； 所述循环网络模型包括：双向长短期记忆网络和注意力层； 所述双向长短期记忆网络为两个长短期记忆网络，一个按正向处理所述输入数据得到第一输出，另一个按反向处理得到第二输出，将所述第一输出和所述第二输出连接起来，得到所述双向长短期记忆网络的输出向量； 基于所述注意力层的权重，对所述输出向量进行加权求和，生成上下文向量； 所述长短期记忆网络包括：遗忘门、输入门和输出门； 所述遗忘门的计算公式： ft＝σWfhht-1+Wfxxt+bf 其中，σ是遗忘门的激活函数，Wfh为f-h的权重，bf为f的偏置； 所述输入门的计算公式： it＝σWihht-1+Wixxt+bi 其中，Wih，Wix，WCh和WCx表示对应层的权重，bi和bC为偏置，为当前单元的候选状态； 其中，Ct-1为先前的内部状态，Ct为当前状态； 使用sigmoid层ot和tanh层ht来生成所述长短期记忆网络的输出值，公式为： ot＝σWohht-1+Woxxt+bo ht＝ottanhCt。

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