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龙图腾网获悉沈阳顺义科技股份有限公司申请的专利一种电池健康状态估计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：CN120722212B 。

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：202511187089.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池健康状态估计方法是由李英顺;王德彪;隋欢欢;王铖;李博;张杨;赵玉鑫;李雅设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池检测技术领域，尤其涉及一种电池健康状态估计方法，包括：S1、获取电池历史数据，所述电池历史数据包括历史电压、电流、温度和容量数据；S2、健康因子提取，对所述电池历史数据进行分析，得到SOH数据，提取与SOH密切相关的健康因子；S3、对健康因子和容量数据处理；S4、建立估计模型，采用蜣螂优化算法对门控循环单元的超参数寻优后引入注意力机制，建立TCN‑DBO‑GRU‑Attention模型作为估计模型；S5、模型训练；S6：模型验证及结果评估。能够准确估计电池SOH，适用于不同型号的电池，有良好的准确性和普适性。

本发明授权一种电池健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取电池历史数据，所述电池历史数据包括历史电压、电流、温度和容量数据； 步骤S2、健康因子提取，对所述电池历史数据以放电电流、电压、温度和能量四个维度提取7个健康因子作为间接健康因子HIs，进行分析，得到SOH数据，提取与SOH密切相关的健康因子； 步骤S3、数据处理，对7个健康因子和容量数据进行处理，所述处理包括归一化处理和相关性分析； 步骤S4、建立估计模型，采用蜣螂优化算法对门控循环单元的超参数寻优后引入注意力机制，建立TCN-DBO-GRU-Attention模型作为估计模型；所述注意力机制为单头点积注意力机制层； 步骤S5、模型训练，将步骤S2得到的SOH数据和步骤S3处理后的数据划分为测试集和训练集，采用训练集对TCN-DBO-GRU-Attention模型进行训练； 步骤S6：模型验证及结果评估，采用测试集对训练后的模型进行测试，输出评估结果； 所述步骤S2中的间接健康因子HIs具体如下： 1恒流放电时间TCC： ； 2恒流放电期间电流积分Q： ； 3放电电压达到最低点的时间tvmin： ； 4等电压压降放电时间t4V-3V： ； 5恒流放电期间电压积分VCC： ； 6放电温度达到峰值时间tpeak： ； 7放电时间内总能量ECC： ； 其中，ti_start和ti_end分别为恒流放电阶段的起始与终止时刻，tstart和tend分别为电池放电起始时刻和终止时刻，t3V是电压达到3V时的时刻，t4V是电压达到4V时的时刻，It是随时间变化的电流，Vt随时间变化的电压，Tt为随时间变化的温度，功率Pt是电压和电流的即时乘积，表示在某一时刻的能量转换速率。

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