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龙图腾网恭喜江苏财经职业技术学院申请的专利基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电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：CN119674287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202510185673.7，技术领域涉及：H01M10/44；该发明授权基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电方法是由姚年春;张闽;何玉林;嵇正波;秦媛媛;戴路;严彬文设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电方法，涉及锂电池动态充电技术领域，包括以下步骤：对于高频使用的用户，在锂电池的动态充电过程中，首先从当前用户充电过程中的所有电芯采集实时充电数据建立第一数据集。本发明通过实时数据分析与深度学习预测，精准识别电芯性能状态，将其划分为正常充电单元和低性能充电单元，并采用针对性充电策略，低性能单元采用固定低功率充电，减少发热风险并延缓老化，正常单元则通过模糊逻辑控制实现动态功率分配，优先为高性能电芯分配更高充电功率，提升充电效率、缩短充电时间，有效解决了传统同步充电中的能量浪费和安全隐患问题，显著提高了充电速度、寿命和整体可靠性。

本发明授权基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电方法在权利要求书中公布了：1.基于用户行为和环境条件的锂电池动态充电方法，其特征在于，包括以下步骤：对于高频使用的用户，在锂电池的动态充电过程中，首先从当前用户充电过程中的所有电芯采集实时充电数据建立第一数据集，同时，调用每个电芯的出厂时充电数据建立第二数据集作为基准；将第一数据集与第二数据集进行比对分析，从比对后的数据中提取出反映电芯充电性能动态变化的关键特征，在监控窗口下，对提取的特征进行分析，将提取的动态变化特征量化处理；提取出反映电芯充电性能动态变化的关键特征，其中，提取的关键特征包括电芯内阻在多次充放电循环后相比于初始内阻的增长比率和相同电量区间的充电时间与出厂时相比的偏移量；将量化后的特征数据输入预先训练好的深度学习模型，对电芯的当前状态和未来性能进行预测；根据深度学习模型的预测结果，将所有电芯划分为正常充电单元和低性能充电单元；针对低性能充电单元，设定固定低充电功率进行实时充电，以减少发热风险，并延缓电芯的进一步老化，充电过程中，将低性能充电单元对应的电芯进行标记，并存储在数据库中，用于后续的检修或更换计划；对于正常充电单元对应的电芯，基于电芯的充电性能变化特征，采用模糊逻辑控制对充电功率进行实时动态分配，在动态功率分配过程中，优先将更高的充电功率分配给高性能电芯，以最大化电池组的整体充电效率；在监控窗口下，对电芯内阻在多次充放电循环后相比于初始内阻的增长比率和相同电量区间的充电时间与出厂时相比的偏移量进行分析，分别生成内阻增长量化值和充电时间漂移量化值，通过内阻增长量化值量化电芯在多次充放电循环后内阻增大的程度，反映电芯的电化学活性下降和能量转化效率降低的情况，通过充电时间漂移量化值量化在相同电量区间内充电时间的偏移量，反映充电过程中对充电速度的影响；获取到量化后的内阻增长量化值和充电时间漂移量化值后，将量化后的内阻增长量化值和充电时间漂移量化值输入预先训练好的深度学习模型中生成性能下降指数，通过性能下降指数对电芯的当前状态和未来性能进行预测；将在监控窗口下对电芯的当前状态和未来性能进行预测时生成的性能下降指数与预先设定的性能下降指数参考阈值进行比对分析，对锂电池中的电芯进行划分，具体的划分步骤如下：若性能下降指数小于性能下降指数参考阈值，则将该电芯划分为正常充电单元，正常单元中的电芯状态稳定，能够高效储能；若性能下降指数大于等于性能下降指数参考阈值，则将该电芯划分为低性能充电单元，低性能单元中的电芯存在明显的退化或异常；对于正常充电单元对应的电芯，采用模糊逻辑控制对充电功率进行实时动态分配，具体的步骤如下：根据每个电芯的性能下降指数与性能下降指数参考阈值之间的关系来计算充电优先级，计算的表达式为：，式中，为第j个电芯的充电优先级，值越高优先级越高，为第j个电芯的性能下降指数，反映电芯当前的状态，为性能下降指数参考阈值；在评估优先级后，使用模糊逻辑来确定每个电芯的充电功率分配权重，模糊逻辑规则将电芯的性能优先级与实际需求结合，公式如下：，为第j个电芯的充电权重，决定分配的功率比例，为模糊逻辑控制参数，用于放大高优先级电芯的充电权重，N为正常充电单元电芯的总数，表示第k个电芯的充电优先级；根据每个电芯的充电权重，动态分配实际充电功率，总功率为电池组的最大充电功率，动态分配公式如下：，式中，为分配给第j个电芯的充电功率，为电池组的总可用充电功率。

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