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龙图腾网获悉中海巢(河北)新能源科技有限公司;中海巢(巨鹿县)新能源科技有限公司申请的专利储能设备寿命预测方法及系统、电子设备、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：CN120372574B 。

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：202510854537.2，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权储能设备寿命预测方法及系统、电子设备、存储介质是由夏军奇;刘峥嵘;冯家兴;欧阳安遥设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能设备寿命预测方法及系统、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了储能设备寿命预测方法及系统、电子设备、存储介质，属于设备健康预测技术领域，该方法包括：获取目标储能设备对应的运行数据；获取目标相关性指数，目标相关性指数为多个因素与储能设备寿命间的相关性指数，目标相关性指数是基于多个储能设备的历史运行数据计算得到的；获取目标非线性变化特征，目标非线性变化特征是基于因果指数提取的多因素关联向量与储能设备寿命间的非线性变化特征，多因素关联向量是基于多个因素对应的数据构建的；将目标相关性指数、目标非线性变化特征和目标时间段内目标储能设备对应的运行数据输入储能设备寿命预测模型中进行设备寿命预测，得到寿命预测结果。本申请能够提高储能设备寿命预测的准确性。

本发明授权储能设备寿命预测方法及系统、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种储能设备寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取目标时间段内目标储能设备对应的运行数据，所述目标储能设备为待预测的储能设备； 获取目标相关性指数，所述目标相关性指数为多个因素与储能设备寿命间的相关性指数，所述多个因素包括环境温度、充放电倍率、充放电深度和使用时间，所述目标相关性指数是基于多个储能设备的历史运行数据计算得到的； 获取目标非线性变化特征，所述目标非线性变化特征是基于因果指数提取的多因素关联向量与储能设备寿命间的非线性变化特征，所述因果指数是多个因素中每两个因素之间的因果指数，所述多因素关联向量是基于所述多个因素对应的数据构建的；所述多个因素对应的数据包括环境温度数据、充放电倍率数据、充放电深度数据和使用时间数据； 将所述目标相关性指数、所述目标非线性变化特征和所述目标时间段内目标储能设备对应的运行数据输入储能设备寿命预测模型中进行设备寿命预测，得到寿命预测结果； 所述目标相关性指数是基于多个储能设备的历史运行数据并通过以下方式确定的： 基于多个储能设备的历史运行数据提取所述多个因素分别对应的数据； 获取所述多个储能设备的寿命指标数据，所述寿命指标数据包括所述多个储能设备的电池健康状态、电池内部阻抗、充放电循环次数和电池容量衰减率； 将所述寿命指标数据与所述多个因素分别对应的数据在时间维度上进行对齐； 对于所述多个因素中的每一个因素，基于所述多个因素的数据变化率从目标历史时段中选取第一时段集；基于该第一时段集内该因素对应的数据和所述寿命指标数据计算该因素与设备寿命间的相关性指数；所述目标历史时段为所述历史运行数据所对应的数据生成时段； 基于各个因素分别与设备寿命间的相关性指数，确定所述目标相关性指数； 所述对于所述多个因素中的每一个因素，基于所述多个因素的数据变化率从目标历史时段中选取第一时段集，包括： 对于所述多个因素中的每一个因素，基于该因素对应的数据计算第一数据变化率，基于所述第一数据变化率从所述目标历史时段中确定第二时段集；所述第二时段集包括满足第一条件的时段；所述第一条件为某时段对应的第一数据变化率大于或者等于第一阈值； 基于所述多个因素中除该因素之外的所有因素对应的数据计算第二时段集中的第二数据变化率，基于所述第二数据变化率从所述第二时段集中选取第一时段集；所述第一时段集包括所述第二时段集中满足第二条件的时段；所述第二条件为某时段对应的第二数据变化率小于或者等于第二阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中海巢(河北)新能源科技有限公司;中海巢(巨鹿县)新能源科技有限公司，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市高新区裕华东路453号创新大厦A座703；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。