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龙图腾网获悉浙江一舟电子科技股份有限公司;大连理工大学宁波研究院;江西一舟数据技术有限公司申请的专利一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法、装置及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：CN118818311B 。

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：202410825452.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法、装置及介质是由兰天;苑清扬;侯镇江设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法、装置及介质，涉及锂电池技术领域，主要包括步骤：获取多温度测点均值采集下，锂电池在各放电倍率下由额定最高电压放电至额定最低电压期间的温度‑时间变化测试曲线斌构建相应数据库；对发热功率与模态系数间的关系进行学习训练并获取相应的模态系数，并基于模态系数进行温度‑时间变化目标曲线的获取；根据各目标曲线与测试曲线之间的皮尔逊相关系数，为对应放电倍率的各时间段匹配相关性最高的发热功率；对模态与系统参数间的关系进行学习训练；基于训练后的网络结合热模型进行目标放电倍率的锂电池表面温度变化仿真。本发明无需复杂的模型构建或长时间的测试，提高了热功率估计的效率。

本发明授权一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种结合POD和GRNN的锂电池热功率提取方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取多温度测点均值采集下，锂电池在各放电倍率下由额定最高电压放电至额定最低电压期间的温度-时间变化测试曲线； S2：根据测试曲线并结合锂电池物理参数，通过数值模拟构建不同发热功率下电池表面温度随时间变化的数据库； S3：通过对数据库进行结合系统参数的本征正交分解获取正交基底和模态系数，并通过广义回归神经网络对发热功率与模态系数间的关系进行学习训练； S4：通过S3步骤训练后的广义回归神经网络根据随机发热功率获取相应的模态系数，并基于模态系数进行温度-时间变化目标曲线的获取； S5：根据各目标曲线与测试曲线之间的皮尔逊相关系数，为对应放电倍率的各时间段匹配相关性最高的发热功率； S6：根据由各放电倍率各时间段所对应发热功率组成的矩阵，在经由本征正交分解和模态提取后，通过广义回归神经网络对模态与系统参数间的关系进行学习训练； S7：基于内热源均匀分布的瞬态三维导热微分方程进行锂电池热模型构建，并代入S6步骤训练后的广义回归神经网络进行目标放电倍率的锂电池表面温度变化仿真。

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浙江一舟电子科技股份有限公司;大连理工大学宁波研究院;江西一舟数据技术有限公司，其通讯地址为：315100 浙江省宁波市鄞州区姜山镇科技园区；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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