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龙图腾网获悉南京航空航天大学;航天柏克(广东)科技有限公司申请的专利结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态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：CN119471380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411405187.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态预测方法是由杨蒲;严皖宁;李蓉;陈雷;郭莉杰;张雅婷;姜斌设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态预测方法，属于电池健康监测领域。该方法通过结合白鲸优化算法优化与高斯过程回归模型，进一步提升预测的准确性和鲁棒性，能够有效处理输入噪声和复杂数据，并通过多模型集成和二次学习的方式显著提高模型的泛化能力和预测精度，适用于多种应用场景，尤其是移动储能电源中的锂电池管理系统。

本发明授权结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合BWO优化与GPR的锂电池健康状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取锂电池历史充放电数据，对所述历史充放电数据进行预处理； 步骤2，随机生成初始白鲸种群，每个白鲸个体对应于GPR模型的一组超参数组合； 步骤3，使用BWO算法优化GPR模型的关键超参数，通过全局搜索机制和随机搜索机制相结合，最大化模型性能； 步骤4，在优化后的关键超参数基础上，训练GPR模型和BWO-GPR模型，将GPR模型和BWO-GPR模型的预测输出作为输入特征，训练第二层集成模型，第二层模型使用GPR回归模型，以整合BWO-GPR模型和GPR模型的预测结果，形成最终的堆叠集成模型，利用堆叠集成模型预测锂电池的健康状态； 步骤3具体包括： 1适应度评估：计算每个白鲸个体的适应度值，通过最大化对数边缘似然函数来衡量模型性能； 2位置更新：使用BWO算法中标准的白鲸捕食行为和Levy飞行随机搜索更新白鲸的位置，使得新位置的适应度值逐渐增大，具体位置更新公式为： Xit+1＝Xit+αXbestt-Xit+β·Levyλ 其中，Xit为第t次迭代时第i个白鲸的位置，即当前的超参数组合；Xbestt为当前全局最优超参数组合；α和β为控制步长的参数；Levyλ为用于随机搜索的Levy飞行函数； 3适应度评估和选择：对新生成的位置，即新的超参数组合，计算适应度值，保留适应度值较高的白鲸个体，进入下一代的迭代过程； 4迭代直到收敛：继续迭代直到达到预定的最大迭代次数Tmax或者适应度值的变化低于预设的阈值，最终得到最优的超参数组合； 其中，BWO算法根据平衡系数Bf从探索阶段过渡到开发阶段，其模型为： Bf＝B01-T2Tmax 其中，B0为随机变化的基础系数，T为当前迭代次数，Tmax为最大迭代次数，每次迭代B0在0,1之间随机变化，当平衡系数Bf＞0.5时进入搜索阶段，当平衡系数Bf≤0.5时进入开发阶段，随着迭代次数T的增加，Bf的波动范围从0,1减小到0,0.5，说明从搜索阶段到开发阶段的概率变化显著，开发阶段的概率随着迭代次数T的不断增加而增加。

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