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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法及系统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：CN120428118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510940034.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法及系统是由薛守洪;岳鹏飞;冯德;姚强;张若朋;杨耀国;褚文超;吴立霞;康谦;李龙;吕小龙;赵桂平设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法及系统，涉及电池管理技术领域，包括采集运行数据建立多物理场耦合的P2D模型、基于P2D模型进行SOE动态预测、结合性能衰减机制构建寿命评估模型以及优化运行策略。本发明基于历史运行数据和实时状态参数，利用电化学‑热‑力学多物理场耦合的P2D模型生成电池组的SOE动态预测结果；结合长期性能衰减机制对预测结果进行分析，对电池组的剩余寿命进行评估，并输出评估结果。提升SOE预测精度，并利用寿命评估模型全面反映性能变化规律，通过实时监测与优化显著提高运行效率和延长使用寿命。本发明能够满足复杂工况下高效可靠的电池管理需求。

本发明授权融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合P2D模型的磷酸铁锂电池组SOE动态预测及寿命评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过布置在电池组中的传感器网络采集磷酸铁锂电池组的基本运行数据，建立电池组与监测设备之间的专用通信链路； S2，通过专用通信链路上传电池组的历史运行数据、实时状态参数以及环境变量； S3，基于历史运行数据和实时状态参数，利用电化学-热-力学多物理场耦合的P2D模型生成电池组的SOE动态预测结果； S4，结合长期性能衰减机制对预测结果进行分析，对电池组的剩余寿命进行评估，并输出评估结果； 在所述步骤S3中，SOE动态预测结果通过电化学-热-力学多物理场耦合的P2D模型计算得到，具体步骤如下： S31，采集磷酸铁锂电池组的运行参数，包括电压、电流、温度、内阻和电解液浓度分布； S32，将电池内部划分为多个微单元，每个微单元包含正极区域、负极区域和隔膜区域，构建电化学反应方程、热传导方程和力学平衡方程，并定义每个区域的电化学反应速率、热传导系数和力学应力分布，分别用于描述电池内部的电化学反应过程、热量传递行为和力学变形情况； S33，基于采集的运行参数数据，利用有限差分法对电池内部的电化学反应方程、热传导方程和力学平衡方程进行离散化处理； S34，通过电化学反应速率、热传导系数和力学应力分布的耦合，形成电池内部的多物理场耦合的P2D模型； S35，将离散化的多物理场耦合的P2D模型输入到主控单元的计算平台中，完成P2D模型的初始化； S36，定义电池组的初始状态参数，包括SOC、SOH和当前环境温度； S37，基于P2D模型，计算电池组在不同工况下的能量变化率，通过能量变化率推导出SOE的动态变化曲线； S38，引入动态响应算法，结合实时采集的电流和电压数据，对SOE的动态变化曲线进行校正； S39，将校正后的SOE动态变化曲线输出至主控单元，用于指导电池组的充放电管理。

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