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龙图腾网获悉杭州煦达新能源科技有限公司;浙江大学申请的专利一种电池衰减参数辨识与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：CN121477020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610019385.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电池衰减参数辨识与健康状态估计方法是由雷雨珠;余官定;王朝君;王亮;孙敬雪;陈俊;李剑铎;郭卫农设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池衰减参数辨识与健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电池衰减参数辨识与健康状态估计方法，涉及电池健康管理技术领域，本发明通过电化学模型构建了电池电压动态响应与衰减参数之间的显式物理关联；通过基于神经网络的代理模型替代电化学模型中的复杂计算过程，显著提高了计算效率；通过基于物理机理的电压重构自监督学习实现了电池微观衰减参数辨识；基于这些机理透明的微观衰减参数进行电池SOH估计，显著提升了电池SOH估计的可解释性与精度。

本发明授权一种电池衰减参数辨识与健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种电池衰减参数辨识与健康状态估计方法，其特征在于，包括： 获取目标电池的当前电压-时间曲线数据； 根据所述当前电压-时间曲线数据，利用训练后的参数辨识模型进行所述目标电池的衰减参数辨识，得到所述目标电池的当前衰减参数数据；其中，所述衰减参数包括正负极活性材料体积分数和化学计量比范围，所述参数辨识模型是根据实测电压-时间曲线数据结合基于神经网络的代理模型，通过基于物理机理的电压重构自监督学习训练得到的，所述代理模型用于接收输入的衰减参数数据并输出对应离子浓度数据，所述代理模型是基于电池的电化学模型输出的仿真数据训练得到的，所述电化学模型用于构建电池电压动态响应与衰减参数之间的显式物理关联； 根据所述当前衰减参数数据，利用训练后的SOH估计模型进行所述目标电池的SOH估计，得到当前SOH值；其中，所述SOH估计模型是利用实测电压-时间曲线数据及对应SOH真实值结合所述参数辨识模型训练得到的； 所述电化学模型采用SPMe模型；所述电池衰减参数辨识与健康状态估计方法还包括： 根据电池的基础物理参数，建立电池的SPMe模型，并利用所述SPMe模型进行模拟仿真，得到仿真数据； 构建基于神经网络的代理模型，并利用所述仿真数据进行所述代理模型的训练； 构建以电压重构误差为自监督信号的参数辨识模型，并利用实测电压-时间曲线数据进行所述参数辨识模型的训练；其中，所述参数辨识模型包括参数估计网络、训练后的所述代理模型和SPMe模型物理计算模块；所述参数估计网络用于接收输入的电压-时间曲线并输出估计的衰减参数数据；所述代理模型用于接收所述估计的衰减参数数据并输出对应的离子浓度数据；所述SPMe模型物理计算模块用于接收所述估计的衰减参数数据和对应的离子浓度数据，并利用SPMe模型的电化学方程计算得到重构电压； 构建SOH估计模型，并利用实测电压-时间曲线数据及对应SOH真实值，通过将训练后的所述参数辨识模型与待训练的所述SOH估计模型级联进行所述SOH估计模型的训练。

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