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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种锂离子电池剩余使用寿命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：CN115510612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211018092.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法是由杨伟;庞晓贤;王昱杰;潘卉楠;刘芝婷;范浩森;郑文芝设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锂离子电池容量检测领域，公开了一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其包括如下步骤：分别提取每个电池充电过程中的V、I和T数据，处理成两个子网所需的矩阵形状；将数据输入到AFSC子网，为每一张充电特征谱图中的每一个元素都自适应地赋予了一个权重；第三步：将数据输入ConvLSTM子网中，得到特征谱图融合20种循环状态的隐藏信息；两个子网的贡献通过两个多层感知器进行融合，提供高准确度的寿命早期预测值，并指导预测器进行RUL预测；寿命预测器保持缄默，直至百分比剩余使用寿命到阈值，预测器被激活进行剩余使用寿命的预测。本发明提升了模型识别电池老化特征的能力，提供了高精度的电池剩余使用寿命预测。

本发明授权一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：分别提取每个电池充电过程中的V、I和T数据作为衡量电池老化趋势的HI，将数据处理成两个子网所需的矩阵形状； 第二步：将数据输入到AFSC子网，分别经过深度卷积、全局注意、点卷积和局部注意，自适应调整V、I和T对模型的贡献度并赋予相应的权重，局部注意力机制遍历同一特征下不同循环的采样数据，为每一张充电特征谱图中的每一个元素都自适应地赋予了一个权重； 第三步：将数据输入ConvLSTM子网中，先通过深度卷积对数据进行初步处理，全局注意自适应调整在20种循环状态下特征数据的输入权重，在局部注意力嵌入前，ConvLSTM通过“门”结构决定输入的时间序列中特征的保留、遗忘以及输出，得到的特征谱图融合了20种循环状态的隐藏信息； 第四步：两个子网的贡献通过两个多层感知器进行融合，提供高准确度的寿命早期预测值NEOL，并指导预测器进行RUL预测； 第五步：寿命预测器保持缄默，直至百分比剩余使用寿命XRUL,％到10％、7.5％、5％或2.5％的阈值，预测器被激活进行剩余使用寿命的预测。

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