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龙图腾网获悉南京东博智慧能源研究院有限公司;浙江图盛输变电工程有限公司温州科技分公司申请的专利一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法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：CN114706006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111346765.7，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法是由邰伟;王和忠;徐盛;张之轩;韩青青;耿小伟;钟尚染设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动车锂电池技术领域，且公开了一种基于XGBoost‑LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法，包括电动汽车锂电池信息在线采集技术，该一种基于XGBoost‑LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法，通过实际的电动汽车充电数据进行实验，并能基于合适的数据量进行分类，选择不同的，合适的训练模型，解决了电动汽车锂电池覆盖全衰减过程的RUL预测问题，对于电池RUL的长期预测性能提升，预测精准性提高有显著意义，并且将累计特征影响和元强化学习算法引入电池RUL预测，充分挖掘累计特征中隐藏的电池健康状态信息及其变化规律，同时发挥了元强化学习算法较强的小样本学习能力，在电池全寿命过程上都能实现较高精度预测。

本发明授权一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1首先基于电动汽车锂电池信息在线采集技术，采集充电桩can总线上电动汽车锂电池的充电数据，若采集的电动汽车锂电池充电次数多于实验预估的分界次数，则充电数据足够，整理包括单次充电数据训练集1；若充电次数少于分界次数，累计充电特征和电池衰减之间的关系不明显，则筛选出单次充电数据和累计充电数据的作为训练集2，分界次数是在XGBoost模型中，累计充电特征的权重达到和单次充电特征权重一个数量级时的充电次数； 2然后构建基于XGBoost模型的SOH健康指标序列，决策树采用分类与回归树CART；根据训练数据段生成新的CART来拟合上一棵CART产生的残差，最终集成所有CART即为最终XGBoost集成模型，要进行权重实验，求出分界次数，分界次数是在构建好的XGBoost模型中，累计充电特征的权重符合单次充电特征权重的数量级时的充电次数，若采集的电动汽车锂电池充电次数多于实验预估的分界次数，则充电数据足够，整理包括单次充电数据训练集1；若充电次数少于分界次数，累计充电特征和电池衰减之间的关系不明显，则筛选出单次充电数据和累计充电数据的作为训练集2；对训练集1或训练集2这两种情况进行训练时，分别求出SOH序列1或SOH序列2； 3最后将SOH序列1代入梯度下降法优化的LSTM模型，训练参数到最优值，利用模型对电池容量的衰减状态进行预测，根据电池容量的失效阈值得到剩余寿命的预测结果，提出基于元强化学习的电动汽车锂电池剩余寿命预测技术，SOH序列2采用LSTM模型预测电池衰减情况，计算损失函数的梯度下降，提高更新参数的效率，减少需要的训练样本。

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南京东博智慧能源研究院有限公司;浙江图盛输变电工程有限公司温州科技分公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市建邺区奥体大街69号5幢2层；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”。

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