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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机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：CN120195575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510679746.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机是由高波;杜清;韩建;李泽文;潘本仁;徐在德;林圣;于小四设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机，评估方法包括：获取电池在进行混合脉冲测试时的基本数据；构建电池模型，根据基本数据对电池模型进行参数拟合，获取参数拟合后的电池模型中各元件参数值；对拟合后电池模型进行恒流‑恒压充放电仿真，获取充放电仿真过程中电池模型的SOC数据，根据元件参数值获取SOH数据；将充放电仿真过程中电池模型的电压、电流、温度、SOC数据作为卷积神经网络的输入，将SOH数据作为输出对卷积神经网络进行训练；将训练后的卷积神经网络作为电池的评估模型，根据评估模型对电池的健康状态进行评估。本发明提供的电池健康状态评估方法适应性强，准确性高。

本发明授权电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态评估方法，其特征在于， 获取电池在进行混合脉冲测试时充放电过程中的基本数据； 构建电池模型，根据所述基本数据对所述电池模型进行参数拟合，获取参数拟合后的电池模型中各元件参数值； 对拟合后电池模型进行不同温度下的恒流-恒压充放电仿真，获取充放电仿真过程中电池模型的SOC数据，根据元件参数值获取SOH数据； 将充放电仿真过程中电池模型的电压、电流、温度、SOC数据作为卷积神经网络的输入，将SOH数据作为输出对卷积神经网络进行训练； 将训练后的卷积神经网络作为电池的评估模型，根据所述评估模型对电池的健康状态进行评估； 所述基本数据至少包括电流数据、电压数据、电荷数据；所述构建电池模型，所述根据所述基本数据对所述电池模型进行参数拟合，获取参数拟合后的电池模型中各元件参数值的步骤包括： 构建电池模型的基本等效电路； 将某一温度下的基本数据中的电流数据导入所述基本等效电路，在仿真软件中进行仿真，获取基本等效电路的开路电压及外部端电压； 将仿真得到的开路电压及外部端电压与基本数据中的电压数据进行对比拟合，根据电压拟合曲线进行基本等效电路各元件的参数估计，将电压曲线拟合和参数估计后的模型进行一次充放电仿真，测得SOC数据； 将不同温度下获取的基本数据中的电流数据重复导入所述基本等效电路进行仿真分析，获取基本等效电路各个元件的参数与温度、SOC数据的函数关系； 所述电池模型的基本等效电路的时域表达式为： 所述电池模型的基本等效电路的频域表达式为： 式中，表示基本等效电路的开路电压，、分别表示时域和频域下的电池外部端电压，、分别表示电池的电化学极化电阻和电化学极化电容，、表示电池的电化学极化网络的电压及对应的电压降，、分别表示电池的浓差极化电阻和浓差极化电容，、表示电池浓差极化网络的电压及对应的电压降，I、 分别表示时域和频域下的基本等效电路的线路电流，在放电时为正，充电时为负，表示时频域拉普拉斯变换中的变量； 所述电池模型的基本等效电路中各个元件与温度和SOC的函数关系的表达式为： 式中，表示电池内阻，表示电池温度。

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