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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统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：CN120802062B 。

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：202511285994.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统是由蔡京升;崔锦昊;李贤哲;杨刚设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电化学储能技术领域，公开了一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统。该方法采集目标电池组充放电循环过程中的温度分布、电流纹波及电压衰减曲线等多维度运行数据，结合实时工况与历史数据库匹配结果生成特征权重参数；提取全生命周期内的退化特征模式作为基准模板，建立动态退化特征空间；构建多尺度耦合的寿命预测模型，通过迭代更新模型参数及基准模板物理场耦合参数，构建自适应评估函数；触发跨周期数据验证，进行工况兼容性校验；基于预测误差指数与校验结果生成反馈矩阵，动态调整特征权重与基准模板的映射关系。该方法提升了电池剩余寿命预测的准确性与适应性，适用于复杂工况下的电化学储能系统。

本发明授权一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括： 采集目标电池组在充放电循环过程中的多维度运行数据，所述多维度运行数据包含温度分布数据、电流纹波数据及电压衰减曲线，根据实时运行工况与历史运行数据库的匹配结果生成特征权重参数； 提取目标电池组全生命周期内的退化特征模式，所述退化特征模式通过分析不同充放电倍率下的容量衰减轨迹生成，并将所述退化特征模式作为建立动态退化特征空间的基准模板； 构建多尺度耦合的寿命预测模型，驱动模型参数向最小化预测误差方向迭代更新，每次迭代生成特征重构指令并更新所述基准模板的物理场耦合参数，基于特征权重参数与实时运行数据的关联关系构建模型自适应评估函数； 根据特征重构指令的幅度触发跨周期数据验证，所述跨周期数据验证从历史运行数据库中提取与当前充放电模式匹配的验证数据包，通过所述基准模板中的电化学转换规则对验证数据包进行工况兼容性校验； 通过模型自适应评估函数输出的预测误差指数与验证数据包校验结果生成反馈矩阵，动态调整所述特征权重参数与基准模板的映射关系； 所述基于特征权重参数与实时运行数据的关联关系构建模型自适应评估函数，包括： 根据特征权重参数的分布特征，计算实时运行数据中各维度参数与电池退化速率的时空关联度； 基于时空关联度生成动态修正因子，将高衰减速率区域与温度异常区域的参数变化趋势关联，并通过基准模板的物理场耦合参数约束动态修正因子的作用范围； 融合特征权重参数、动态修正因子及时空关联度，构建模型自适应评估函数，引入与物理场耦合参数偏差相关的惩罚项。

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