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龙图腾网获悉中国航天标准化研究所;贵州梅岭电源有限公司申请的专利一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模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：CN119270077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411184567.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模方法是由龙东腾;王庆杰;李睿峰;李华;覃吴;李昆儒;刘家赫;胡彭炜;韩天龙;程海龙设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模方法，包括：确定锂离子电池储能系统在寿命周期内存在变化趋势的性能参数；以锂离子电池储能系统的放电容量作为健康状态参数，划分为四个层级并设置对应的标签；获取锂离子电池储能系统研制和试验阶段的性能参数数据和标签数据，构建源域数据集FS；使用源域数据集FS对采用堆叠自编码器算法建立的六种性能参数与状态标签之间的映射关系模型进行训练，获得模型参数集；构建目标域数据集FT，对模型参数集进行优化并验证映射关系模型精度，获得锂离子电池健康状态评估模型。本发明可解决锂离子电池储能系统使用过程中多个性能参数性能信息融合的技术难题，实现对其健康状态分级。

本发明授权一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估建模方法，其特征在于包括： 确定锂离子电池储能系统在寿命周期内存在变化趋势的性能参数； 每次放电周期完成后，以锂离子电池储能系统的放电容量作为健康状态参数，划分为四个层级，并对每个层级设置对应的标签； 获取锂离子电池储能系统研制和试验阶段的性能参数数据和标签数据，按时序进行排序，构建源域数据集FS，包括输入集XS和输出集YS； 使用源域数据集FS对采用堆叠自编码器算法建立的六种性能参数与状态标签之间的映射关系模型进行训练，获得面向源域数据集FS的模型参数集构建目标域数据集FT，并将其分为目标域正常状态数据集和目标域异常状态数据集，使用目标域正常状态数据集对模型参数集进行优化，获得面向目标域数据集FT的模型参数集接着使用目标域异常状态数据集对模型参数集进行测试，验证映射关系模型精度； 完成验证后的映射关系模型为锂离子电池健康状态评估模型，能够对锂离子电池储能系统进行健康评估； 性能参数包括直接测量值和间接测量值，具体的： 直接测量值包括：电池内部温度、充放电内阻、单体电池最大压差； 间接测量值包括：放电中值电压、恒流充电时间、恒压充电电压值； 直接测量值实时记录一个放电周期内的最大值作为数据样本，放电容量和间接测量值在一个放电周期完成后直接进行记录。

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中国航天标准化研究所;贵州梅岭电源有限公司，其通讯地址为：100071 北京市丰台区小屯路89号；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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