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龙图腾网获悉北京理工新源信息科技有限公司申请的专利一种基于容量衰减的动力电池退役预测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：CN114545277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210153166.1，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于容量衰减的动力电池退役预测方法是由王震坡;刘鹏;龙超华;王旭;赵菲菲;祁春玉;周振宙;姚亚辉设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于容量衰减的动力电池退役预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于容量衰减的动力电池退役预测方法，构建了基于LSTM网络的容量衰减算法预测模型以及基于对已退役电池统计的退役统计预测模型，分别作为该方法的两个基础模型，用于根据数据样本的实际情况决策具体使用哪个基础模型。在样本数量较少、数据质量较差的情况下，通过退役统计预测模型得到相对粗略的预测结果。而在样本数量充足、质量较高时，通过容量衰减算法预测模型则能够针对不同材料、场景用途的电池，实现更为精确的退役时间预测。该方法能够对现存新能源车辆实现更广泛的覆盖，有利于对已退役电池和未来将退役电池的有效大数据分析，从而具有了现有技术所不具备的诸多有益效果。

本发明授权一种基于容量衰减的动力电池退役预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于容量衰减的动力电池退役预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、选择样本车辆并提取其全生命周期中的充放电历史数据；步骤二、根据样本车辆动力电池的材料类型：三元材料电池、磷酸铁锂电池、其他类型电池，以及车辆用途类型：运营车辆、非运营车辆，将动力电池划分为6个类型；步骤三、利用不同动力电池类型的历史数据计算电池使用过程中，每日经历的充电片段与放电片段所分别对应的充电容量和放电容量样本；步骤四、根据每日所述的充电片段与放电片段时间占比，分别确定由步骤三所计算的充电容量和放电容量样本值的权重，求加权平均得到电池在不同累计使用时间所对应的最大可用容量；步骤五、利用不同动力电池类型所得到的最大可用容量与累计使用时间构建训练样本集，通过反向传播训练法对长短期记忆网络进行训练，得到与6个动力电池类型分别对应的容量衰减算法预测模型；步骤六、由样本车辆历史数据中的初始最大可用容量与同类型电池退役时的容量衰减率η相乘得到容量衰减算法预测模型的退役条件；统计各已退役电池的不同累计使用时间与容量衰减率η变化趋势，结合同类型电池累计使用时间均值与容量衰减率均值之间的关系，建立动力电池的退役统计预测模型；步骤七、融合所建立的容量衰减算法预测模型与退役统计预测模型用于对车辆容量衰减趋势与退役时间的预测；以样本车辆的数量以及历史数据质量作为使用上述两个预测模型中的哪一个来进行退役预测的决策依据。

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