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龙图腾网获悉内蒙古中电储能技术有限公司;内蒙古中电储能智能装备制造有限公司申请的专利液冷系统电池寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质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：CN120507668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511006748.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权液冷系统电池寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质是由李东宇;郑晓燕;张燕君;朱成莹;张学光设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本液冷系统电池寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了液冷系统电池寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及电池寿命预测相关技术领域，方法包括：基于目标液冷系统电池的结构属性信息进行电池模组分区；依次布设多元感知传感器网络采集获取M个分区电池模组工作数据流；搭建电池模组寿命预测通道；将M个分区电池模组工作数据流匹配映射至电池模组寿命预测通道进行激活预测分析；按照电池模组分布特性信息对M个电池模组寿命预测信息进行关联影响分析，确定液冷系统电池寿命预测结果。解决了现有技术中存在的电池寿命预测精度不足、无法有效反映液冷系统电池非均匀老化特性的技术问题，达到了优化电池健康管理策略、提高液冷系统电池寿命预测准确性和液冷系统可靠性的技术效果。

本发明授权液冷系统电池寿命预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.液冷系统电池寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于目标液冷系统电池的结构属性信息进行电池模组分区，得到M个液冷系统分区电池模组； 在所述M个液冷系统分区电池模组上依次布设多元感知传感器网络，通过所述多元感知传感器网络采集获取M个分区电池模组工作数据流； 搭建电池模组寿命预测通道，所述电池模组寿命预测通道包括常规电池寿命预测分支通道和个性化电池寿命预测分支通道； 将所述M个分区电池模组工作数据流匹配映射至所述电池模组寿命预测通道进行激活预测分析，得到M个电池模组寿命预测信息； 获取所述M个液冷系统分区电池模组的分布特性信息，按照所述M个液冷系统分区电池模组的分布特性信息对所述M个电池模组寿命预测信息进行关联影响分析，确定液冷系统电池寿命预测结果； 其中，所述搭建电池模组寿命预测通道，包括： 采集获取液冷系统电池工作寿命数据集，所述液冷系统电池工作寿命数据集包括历史液冷电池结构属性数据、电池模组工作数据以及相应的电池寿命数据； 按照预设聚类数量对所述历史液冷电池结构属性数据进行聚类分析，获得常规电池聚类簇和个性化电池聚类簇，其中，所述预设聚类数量为2； 基于所述常规电池聚类簇和个性化电池聚类簇对所述电池模组工作数据以及相应的电池寿命数据进行分类整合，得到常规电池寿命数据集和个性化电池寿命数据集； 对所述常规电池寿命数据集和个性化电池寿命数据集进行寿命预测训练，搭建电池模组寿命预测通道； 其中，所述确定液冷系统电池寿命预测结果，包括： 计算所述M个电池模组寿命预测信息的电池模组寿命均值信息； 筛选获得所述M个电池模组寿命预测信息中未达到所述电池模组寿命均值信息的N个电池模组寿命信息； 按照所述M个液冷系统分区电池模组的分布特性信息对所述N个电池模组寿命信息进行关联影响分析，得到N个电池寿命影响因子； 基于所述N个电池寿命影响因子对所述电池模组寿命均值信息进行影响修正，确定液冷系统电池寿命预测结果。

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