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龙图腾网获悉中车株洲电力机车研究所有限公司申请的专利一种锂电池寿命预测方法、装置、终端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：CN119623274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411695042.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种锂电池寿命预测方法、装置、终端设备及介质是由吕亮;文宇良;罗文广;师蒙招;许东阳;郑汉锋;刘鑫剑设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池寿命预测方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种锂电池寿命预测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括基于充放电过程中锂电池SEI膜的劣化机理，构建初始循环寿命预测模型；基于存储过程中锂电池SEI膜的退化机理，构建初始存储寿命预测模型；分别针对初始循环寿命模型和初始存储寿命模型二者中的任一者，获取用于对该一者进行模型验证的实验电池数据，并利用实验电池数据对该一者进行拟合训练，得到训练至收敛的循环寿命模型和存储寿命模型；获取待测锂电池的标定电池容量、温度数据、充放电速率、电池存储荷电状态以及工作模式，结合循环寿命模型和存储寿命模型，预测待测锂电池在工作模式下的寿命。本发明能够锂电池寿命预测的准确度。

本发明授权一种锂电池寿命预测方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种锂电池寿命预测方法，其特征在于，包括： 基于充放电过程中锂电池SEI膜的劣化机理，构建初始循环寿命预测模型；所述初始循环寿命预测模型用于描述电池容量损失与温度、充放电速率之间的关联关系； 基于存储过程中锂电池SEI膜的退化机理，构建初始存储寿命预测模型；所述初始存储寿命预测模型用于描述电池容量损失与电池存储荷电状态之间的关联关系； 针对所述初始循环寿命预测模型和所述初始存储寿命预测模型，获取用于进行模型验证的实验电池数据，并利用所述实验电池数据分别对所述初始循环寿命预测模型和所述初始存储寿命预测模型进行拟合训练，得到训练至收敛的循环寿命预测模型和存储寿命预测模型；所述初始循环寿命预测模型的表达式如下： 其中，表示锂电池在充放电过程中的电池容量损失，表示指前因子，表示活化能，表示温度，表示循环倍率，表示累计安时，所述累计安时为电流与充放电时间的乘积，表示理想气体常数，表示由倍率应力引起的额外温升，表示倍率影响下的速率变化因子，表示循环基础衰减速率，表示温度幅值调整因子，表示倍率幅值调整因子，为所述初始循环寿命预测模型的待求解参数； 获取待测锂电池的标定电池容量、温度数据、充放电速率、电池存储荷电状态以及工作模式，结合所述循环寿命预测模型和所述存储寿命预测模型，预测所述待测锂电池在所述工作模式下的寿命；所述获取待测锂电池的标定电池容量、温度数据、充放电速率、电池存储荷电状态以及工作模式，结合所述循环寿命预测模型和所述存储寿命预测模型，预测所述待测锂电池在所述工作模式下的寿命，包括：依次针对每个阶段，将前一阶段的电池容量损失作为当前阶段的初始电池容量损失；若当前阶段为充放电阶段，则将所述温度数据、所述充放电速率输入所述循环寿命预测模型，得到所述待测锂电池在当前阶段的当前电池容量损失，根据所述初始电池容量损失和所述当前电池容量损失计算所述待测锂电池在当前阶段的电池容量总损失，并通过所述电池容量总损失和所述待测锂电池的标定电池容量，计算所述待测锂电池在当前阶段的预测寿命；若当前阶段为存储阶段，则将所述电池存储荷电状态输入所述存储寿命预测模型，得到所述待测锂电池在当前阶段的当前电池容量损失，根据所述初始电池容量损失和所述当前电池容量损失计算所述待测锂电池在当前阶段的电池容量总损失，并通过所述电池容量总损失和所述待测锂电池的标定电池容量，计算所述待测锂电池在当前阶段的预测寿命；将最后一个阶段的预测寿命确定为所述待测锂电池在所述工作模式下的预测寿命。

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