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龙图腾网恭喜上海洛轲智能科技有限公司申请的专利一种基于AI深度学习的电池生命预估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：CN116176355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211731477.8，技术领域涉及：B60L58/16；该发明授权一种基于AI深度学习的电池生命预估方法是由阎全忠;江运宝;张连新设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI深度学习的电池生命预估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于AI深度学习的电池生命预估方法，先通过基于电池的物理参数模型对电池SOH准确估算，获得SOH估算值，再通过基于电池的混合模型进行SOC准确预估，获得SOC估算值，最后根据SOH估算值和SOC估算值使用AIML深度学习架构进行剩余有用寿命预测，获得完整电池预测生命周期，通过采用基于物理模型的方法计算的参考能量值来估计RUL，提高了RUL的估算准确性和精度，其中的第二层AIML混合算法，它跟踪随时间变化的参数，并应用智能来了解它将以多快的速度降级或达到使用寿命，提供了对驾驶模式、电池运行时间和续航里程的洞察，并允许无线刷写校准更新，最大限度的提高客户满意度。

本发明授权一种基于AI深度学习的电池生命预估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI深度学习的电池生命预估方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、基于电池的物理参数模型通过SOH模块对电池SOH准确估算，获得SOH估算值；所述物理参数模型是基于电压、充放电电流和内阻参数的等效应物理模型，所述SOH模块对电池SOH进行估算时采用参数驱动方法或数据驱动方法进行SOH的计算，其中参数驱动方法是基于特征的预测是利用电池老化过程中所表现出来的特征参量的演变，建立特征量与电池寿命之间的对应关系用于寿命预测；数据驱动方法是利用电池性能的测试数据，从数据中挖掘出电池性能演变的规律用于寿命预测；S2、基于电池的混合模型对电池SOC准确预估，获得SOC估算值；所述混合模型包括数据输入模块、计算时间间隔模块、计算充放电倍率及电流符号模块、SOC估算模块和结果输出模块，所述数据输入模块、计算时间间隔模块、计算充放电路倍率及电流符号模块和结果输出模块均与SOC估算模块电性连接；S3、根据SOH估算值和SOC估算值使用AIML深度学习架构进行剩余有用寿命预测，获得完整电池预测生命周期；所述SOC估算模块进行在线计算的步骤如下：C1、生成模型先验值： 查表：其中：U1，k＝U1，k-1·αk-1-R1，k-1·Ik-1·1-αk-1Vmdl，k＝OCVmdl，k+Ik·R0，k-U1，kC2、生成误差：Ek＝Vexp，k-Vmdl，k；C3、利用Kalman滤波原理生成反馈增益系数： Ak-1＝1 C4、SOC后验修正：

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