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龙图腾网恭喜烟台开发区德联软件有限责任公司申请的专利一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法及装置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：CN119024216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411533256.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法及装置是由王志亮;辛磊;栾淑娜;马世祥设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法及装置，该方法从设定规模的储能电站时序数据库中提取设定时序数据；通过样条插值法对设定时序数据进行缺失值补充处理，通过z‑score策略进行标准化处理，通过一类支持向量机进行异常点检测，获得异常点数据；通过加权移动平均策略进行替换处理，获得目标时序数据；通过时间卷积网络及长短期记忆网络，对周期性数据进行特征捕捉，获得周期性时序数据特征；通过多层感知机，对非周期性数据进行特征捕捉，获得非周期性时序数据特征；将数据特征输入改进TFT预测模型进行计算处理，输出预测结果。本发明能够有效地处理长时序数据的时间依赖性，捕捉电池数据时间序列中的复杂非线性关系。

本发明授权一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进TFT的储能电池寿命预测方法，其特征在于，包括：从设定规模的储能电站时序数据库中提取设定时序数据，所述设定时序数据用于改进TFT预测模型进行训练；通过样条插值法对所述设定时序数据进行缺失值补充处理，获得补充后的所述设定时序数据；将补充后的所述设定时序数据，通过z-score策略进行标准化处理，获得标准化时序数据；通过一类支持向量机对所述标准化时序数据进行异常点检测，获得异常点数据；通过加权移动平均策略将所述异常点数据进行替换处理，获得目标时序数据；通过时间卷积网络及长短期记忆网络，对所述目标时序数据中的周期性数据进行特征捕捉，获得周期性时序数据特征；通过多层感知机，对所述目标时序数据中的非周期性数据进行特征捕捉，获得非周期性时序数据特征；将所述周期性时序数据特征及所述非周期性时序数据特征输入所述改进TFT预测模型；通过所述改进TFT预测模型进行计算处理，输出预测结果；在从设定规模的储能电站时序数据库中提取所述设定时序数据的过程中，所述设定时序数据包括：电池的温度、电压、电流、充放电次数、外部环境温度、充放电周期、电池的初始容量、电池容量衰减数据和电池实际使用寿命；所述改进TFT预测模型进行计算处理的步骤为：通过特征选择层，对输入的所述周期性时序数据特征及所述非周期性时序数据特征进行筛选，获得对电池寿命预测最有贡献的特征；通过核心计算层中的多头自注意力机制及门控递归单元，对筛选的特征进行计算处理，输出预测结果；所述改进TFT预测模型输出的预测结果为区间预测，所述区间预测表示电池在未来可选时间段t内每天的预测寿命值；预测结果的区间表示形式为： 式中，为在时间t的最低预测寿命值；为在时间t的最高预测寿命值。

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