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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计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：CN119644153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411683489.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计方法及系统是由魏亮亮;孙艺文;刁琪;许宏章;陈藏;谭晓军设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计方法及系统，对锂电池充放电数据集进行预处理和划分，得到部分充电片段数据集，利用部分充电片段数据集训练部分充电数据重构模型，将低相关性范围的部分充电曲线输入到部分充电数据重构模型中，重构为高相关性曲线并提取健康特征信息，将所提取得到的健康特征信息输入到基于高斯过程回归的锂电池健康状态估计模型中进行模型训练及测试，得到训练好的锂电池健康状态估计模型，基于训练好的部分充电数据重构模型和锂电池健康状态估计模型，只需使用较小长度的充电片段数据，就能对锂电池的健康状态提供实时精确的评估，为锂电池安全稳定的可靠运行提供了保障。本发明可应用于锂电池技术领域。

本发明授权基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于部分充电曲线重构的锂电池健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设的充放电数据集，对所述充放电数据集进行数据预处理，得到预处理数据集； 对所述预处理数据按照电压范围进行划分，得到部分充电片段数据集，对所述部分充电片段数据集进行随机划分，得到第一训练集和第一测试集； 构建基于卷积神经网络的部分充电数据重构模型，将所述第一训练集输入到所述部分充电数据重构模型进行训练，并通过所述第一测试集进行测试，得到训练好的所述部分充电数据重构模型； 将预设的低相关性范围的部分充电曲线输入到训练好的所述部分充电数据重构模型，得到重构后的高相关性曲线； 对所述高相关性曲线进行特征提取，得到表征锂电池健康状态的健康特征信息集，对所述健康特征信息集进行随机划分，得到第二训练集和第二测试集； 构建基于高斯过程回归的锂电池健康状态估计模型，将所述第二训练集输入到所述锂电池健康状态估计模型进行训练，并通过所述第二测试集进行测试，得到训练好的所述锂电池健康状态估计模型； 获取目标锂电池的目标部分充电曲线，根据训练好的所述部分充电数据重构模型对所述目标部分充电曲线进行重构，得到目标高相关性曲线，将所述目标高相关性曲线输入到训练好的所述锂电池健康状态估计模型，得到所述目标锂电池的健康状态估计结果。

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