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龙图腾网恭喜平高集团储能科技有限公司申请的专利基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命方法和系统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：CN119179019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411679190.4，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命方法和系统是由罗军;田刚领;阮鹏;张柳丽;陈晨;李铜;张兴;赵丽亚;李娟;崔美琨设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统的寿命预测技术领域，提供一种基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命方法和系统。包括以下步骤：建立锂离子电池数据库；通过锂离子电池数据库的数据，得到短期模型和健康值标度；通过锂离子电池数据库的数据、健康值标度和长期迭代模型；将待测电池的数据导入到短期模型中，得到电池剩余寿命的预测结果，并对待测电池进行健康值标度的判定；当待测电池的健康值标度达到限值时，将待测电池的数据导入到长期迭代模型得出待测电池剩余寿命的预测结果。解决了实际应用的锂电池预测模型普遍精度不高，受到的限制条件多，难以实现宽循环范围内的准确预估的问题，达到了测试电池平均预测误差小于5%的优良效果。

本发明授权基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期模型预测锂离子电池剩余寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集锂离子电池容量和时间变化曲线，建立锂离子电池数据库；S2：通过所述锂离子电池数据库的数据，进行CNN-LSTM训练，得到短期模型和健康度指标；S3：通过所述锂离子电池数据库的数据和健康度指标，进行LSTM训练，得到判定限值、长期迭代模型和长期迭代模型的训练结果：S31：根据所述健康度指标确定判定限值，所述判定限值为健康值指标，所述判定限值要求大于或等于0.6，且小于或等于0.8；且判定限值对应的电池绝对寿命圈数误差小于50圈，判定限值对应电池相对寿命圈数误差小于0.1；S32：根据高斯核平滑公式将所述锂离子电池数据库的数据平滑化，得到平滑后的数据；S33：将所述平滑后的数据使用LSTM进行长期迭代得到长期迭代模型，所述长期迭代模型的迭代标准为RMSE小于0.1，R2决定系数大于0.9，当条件不满足时，取R2决定系数最大的模型为最终的保留模型；S4：将待测电池的数据导入到短期模型中，得到电池剩余寿命的短期预测结果和健康值标度，当健康值标度大于等于判定限值时，执行步骤S5，当健康值标度小于判定限值时，继续执行步骤S4监控电池的剩余寿命；S5：将待测电池的数据导入到长期迭代模型得出待测电池剩余寿命的第一预测结果，根据所述第一预测结果结合所述长期迭代模型的训练结果得到电池剩余寿命的长期预测结果。

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