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龙图腾网获悉宁德时代新能源科技股份有限公司申请的专利电池老化预测方法、装置、存储介质以及计算机程序产品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：CN120559516B 。

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：202511062394.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权电池老化预测方法、装置、存储介质以及计算机程序产品是由李国斌;肖建茂;马小博;赵旭山;徐波;欧阳楚英设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池老化预测方法、装置、存储介质以及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种电池老化预测方法、装置、存储介质以及计算机程序产品，涉及电池技术领域。电池老化预测方法包括：利用电化学模型获得第一仿真数据，构建第一预测模型；根据第一仿真数据，利用第一预测模型获得第一老化预测结果；获得第一测试数据并构建第二预测模型；对第一预测模型和第二预测模型进行融合，形成融合预测模型；根据第一仿真数据和第一测试数据，利用融合预测模型获得第二老化预测结果。本申请能够使预测模型学习电池的老化规律，提高对于电池老化的预测精度；通过结合仿真数据和测试数据并利用融合预测模型进行老化预测，能够避免模拟仿真的计算量大以及测试数据可能具有偏差等问题，降低了预测成本，提高了预测效率。

本发明授权电池老化预测方法、装置、存储介质以及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种电池老化预测方法，其特征在于，包括： 根据电池的充放电流程和与所述充放电流程相对应的工况参数，使用仿真工具并利用所述电池的电化学模型，获得与所述电池的老化相对应的第一仿真数据；其中，所述电化学模型包括伪二维模型P2D模型； 根据所述第一仿真数据，构建第一预测模型； 根据所述第一仿真数据，利用训练好的第一预测模型获得所述电池的第一老化预测结果； 对所述电池进行老化测试，获得第一测试数据； 根据所述第一测试数据，构建第二预测模型； 对所述第一预测模型和所述第二预测模型进行融合，形成融合预测模型； 根据所述第一仿真数据和所述第一测试数据，利用训练好的所述融合预测模型获得所述电池的第二老化预测结果； 其中，在利用训练好的所述融合预测模型获得所述电池的第二老化预测结果之前，所述方法包括： 构建用于对所述融合预测模型进行训练的样本数据； 使用所述样本数据对所述融合预测模型进行训练，并根据所述融合预测模型的融合损失函数值对所述融合预测模型的参数进行调整，获得训练好的所述融合预测模型； 其中，根据所述第一预测模型的样本预测值和所述第二预测模型的样本预测值，确定预测平均值并获取对应的样本标签值；根据所述预测平均值和所述样本标签值，确定预测差值绝对值；将所述预测差值绝对值和预测惩罚值的和作为所述融合损失函数值，或者，将所述预测差值绝对值作为所述融合损失函数值。

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