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龙图腾网获悉北方工业大学;三峡科技有限责任公司申请的专利一种储能电池筛选集成优化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：CN115528326B 。

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：202211347497.5，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权一种储能电池筛选集成优化方法是由马速良;齐志新;江冰;刘硕;陈明轩;武亦文;李建林设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电池筛选集成优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电化学储能电池筛选集成优化技术领域，提供了一种储能电池筛选集成优化方法。首先，依据电池储能系统的设计要求，基于所选电池单体性能参数，确定电池储能系统的电池串中电池数量和电池串并联数量。然后，根据电池样本的测试数据定义表征其性能的特征向量并归一化处理，通过二进制编码个体构建对电池筛选的目标函数，建立以遗传迭代优化二分类电池样本集合的树型筛选结构。最后，通过定义叶节点内的电池集合构成一个潜在的电池串以及不同电池串下的并联潜在解，完成电池储能系统集成。本发明有利于提升各组串电池整体的性能水平，促进电池储能系统在新型电力系统中更为广泛的应用。

本发明授权一种储能电池筛选集成优化方法在权利要求书中公布了：1.一种储能电池筛选集成优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，针对待构建的由若干电池串组成的电池储能系统，依据该系统的设计要求和已选电池单体的性能参数，确定各电池串中电池数量m及电池串并联数量n，得到电池储能系统集成所需电池数量； 电池储能系统集成所需电池总数为：m×n； 步骤二，根据电池性能测试要求，获取N个电池样本的测试数据，并基于电池样本的测试数据计算表征电池性能的特征变量，构建描述各电池性能的特征向量X并归一化处理； Nm×n，表征电池性能的特征变量构成S维特征向量X，其中第i个电池的S维特征向量表示为Xi=[xi,1,xi,2,…,xi,S]； 步骤三，基于归一化后特征向量表征的各电池样本构建等长的二进制编码形成遗传个体，组成遗传样本集合，并利用遗传算法优化电池样本，完成电池的树型筛选结构，得到子节点集合； 具体为： 首先，定义由W个电池单体S维特征向量构成的遗传样本集合，且初始时W=N；同时定义遗传算法中个体的二进制编码长度为电池单体数量W，遗传算法参数包括种群中个体数量K、选择率Ps、交叉率Pc、变异率Pm以及最大迭代次数为G； 在该遗传样本集合中，第k个遗传个体的二进制编码表示为， 第i个编码位为； 然后，计算二进制编码个体对W个电池单体筛选的目标函数J； 最后，利用目标函数对电池样本进行遗传算法优化，进行电池筛选聚类，具体过程为： 步骤301，对第g次迭代的K个编码个体下的目标函数值序列按照从大到小的顺序排列，，选择最大的前个值以及对应的编码个体； si=1,2,…,，表示向下取整符号； 步骤302，对选取的个编码个体随机两两组合，并进行遗传算法的交叉操作，形成个新编码串； 步骤303，对新编码串中每个编码个体的每一编码位进行遗传算法的变异操作，更新个编码串； 步骤304，从步骤301中剩余的个编码个体中选择目标函数值最小的个编码个体，结合编码串和，共同组成新的K个编码个体； 步骤305，计算新的K个编码个体下的各目标函数值，并得到目标函数值序列，选取该序列中目标函数值最小时对应的编码个体，作为最优个体，记为； 步骤306，判断此时的迭代次数g是否达到最大迭代次数G，若是，则执行步骤307；若否，则返回步骤301进行下一次迭代； 步骤307，利用最优个体将父节点内电池样本集A分割为两个互补且不相容的子集B和C作为子节点，完成电池的树型筛选结构； 将经过G次迭代的2G个子节点作为子节点集合； 步骤四，判断电池的树型筛选结构中子节点集合内每个子节点的电池样本数量是否大于电池串中电池数量m，若是，则定义该子节点为支节点，并作为新的父节点返回步骤三进行集合的二分裂过程，并产生新的两个子节点集合；若否，则定义该子节点为叶节点，不再进行二分裂过程，进入步骤五； 步骤五，判断是否全部的子节点已成为叶节点，若是，则停止二分裂过程，进入步骤六；若否，则将不是叶节点的子节点内部电池样本子集返回步骤三进行集合的二分裂过程； 步骤六，根据树型筛选结构中每个父节点产生的两个子节点的类型，对树型筛选结构进行修剪，直至树型结构不发生变化； 步骤七，定义修剪后每个叶节点内的电池样本集合为一个电池簇族，判断每个电池簇族内的电池样本是否大于电池串的电池数量m，若是，则该电池簇族构成一个可用于电池储能系统集成的潜在电池串，执行步骤八；若否，则放弃该电池簇族； 步骤八，判断所有潜在电池串的数量是否大于电池储能系统所需电池串的并联数量n；若是，则执行步骤九；否则，返回步骤二获取新一批电池重新进行电池筛选； 步骤九，计算各个潜在电池串内电池样本在特征空间上的中心，选择中心距离最近的n个电池簇族组成的电池串进行并联集成； 步骤十，在n个电池簇族内部，选择距离其内部中心最近的m个电池样本进行串联集成； 步骤十一，根据步骤九和步骤十选择出的电池样本，完成电池储能系统的串并联集成。

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