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龙图腾网获悉湖州学院申请的专利一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模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：CN115438578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211036220.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法是由李祖欣;沈晟宇;蔡志端;周哲;俞萍设计研发完成，并于2022-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法，属于锂离子电池技术领域。其步骤如下：首先分别建立锂离子电池在工作状态和静止状态下的分数阶模型；接着确定锂离子电池的OCV‑SOC多项式；然后构建一种针对锂离子电池模型参数辨识的改进免疫算法；最后，利用改进免疫算法辨识分数阶模型中的各个参数并建立完整模型。本发明解决了传统电池模型不适用于锂离子电池处于静置状态的问题，建立的分数阶模型更加准确，构建分数阶模型辨识表达式并利用改进免疫算法进行辨识，可以获得精度更高的模型参数，得到准确可靠的锂离子电池模型。

本发明授权一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、通过混合功率脉冲特性实验测取锂离子电池的端电压和负载电流数据； 步骤2、建立锂离子电池分别在工作状态和静置状态的分数阶模型； 步骤3、处理步骤1得到的数据并确定OCV-SOC多项式； 步骤4、构建改进免疫算法；包括以下步骤： 步骤4.1、将锂离子电池模型的端电压误差J作为算法的亲和度函数，视为抗原，将模型参数R0、R1、R2、CPE1、CPE2、α、β视为抗体向量θ，其中R0为欧姆内阻，R1和R2表示电化学极化电阻和浓度极化电阻，α为对应元器件的分数阶阶数；亲和度函数J为： 式中，Umi为端电压实际测量值，M为数据组数量； 步骤4.2、随机生成模型参数向量θi,j作为初始抗体群，i＝1，2，…，nθ,nθ为抗体向量θ的维数，i指向抗体向量θ中的不同模型参数，j＝1，2，…，m，其中m为每一代抗体群的固定总量； 步骤4.3、根据抗体群亲和度选取mc个优质抗体进行克隆，mc为m的38,每个抗体的克隆数量P为抗体总数m的2.5％,并对克隆副本进行如下的变异操作： 式中，p＝1，2，…，P，是模型参数向量θi,j的第p个克隆体，θi,u和θi,l分别是θi对应模型参数的上界与下界，随机数ru～U0,1，g是当前迭代周期，随着迭代，变异范围逐渐减小从而逐渐加强对邻域的搜索； 步骤4.4、抑制亲和度低的抗体并保留亲和度高的抗体，形成抗体群θc，规模为mc； 步骤4.5、内源性扩增，对θc的每个优质抗体进行邻域扩增，扩增数量为扩增范围S如下： 式中，G是最大迭代次数，扩增范围常数R＝4，以亲和度作为扩增范围的主要因素；在迭代前期，主要在全局范围内进行扩增，随着算法收敛，亲和度下降，同时指数函数趋于1，扩增范围减小，由全局搜索转换为局部搜索；扩增抗体θe的得到方式如下： 其中，每个θe的扩增参数数量由随机数rn～N0,1决定，rn分布概率越大则个体扩增参数越少，θe的扩增参数目标如下： i＝ceilnθ·ru5 式中，ceil为向上取整； 步骤4.6、中性漂变与选择，从θe中根据亲和度刷选出mc个优质抗体，并与θc进行合并形成混合抗体群θh，这部分抗体包含了全局优质抗体与局部优质抗体，提高优质抗体群的多样性，并随着迭代，全局优质抗体逐步转为局部优质抗体，加强算法局部优化能力； 步骤4.7、随机生成总数为mr的新生抗体群θr，mr为m的14,并将其与θh进行合并，增加抗体多样性，合并后的种群θn作为下一代的母代抗体； 步骤4.8、加入精英学习以避免抗体群多样性带来抗体退化的可能，比较母代抗体与子代抗体中的最优抗体，取其中更优者作为子代的最优抗体； 步骤5、利用改进免疫算法辨识确定锂离子电池模型中的各个参数。

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