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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识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：CN118884279B 。

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：202411041491.4，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法是由李开玲;谢乃明;杨璐设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理系统领域，具体公开了一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法，包括：根据锂电池的容量双指数退化特征建立一种新型离散灰色预测模型；求解灰色预测模型的参数与离散递推式，利用锂电池全生命周期的40％充放电循环数据训练模型，得到其整个生命周期的预测退化轨迹；根据预测轨迹的几何特征融合，集成四种辨识方法辨识出容量的拐点位置，从而解决基于小样本序列建模的锂电池容量预测与健康管理问题，为合理电池更换策略设计提供重要参考。通过本发明提出的方法，能够很好的捕捉容量的双指数退化规律，并获得较高的预测精度，使得电池管理人员更好的把握电池的老化情况，进行合理电池更换策略。

本发明授权一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集每次充放电循环后的锂电池容量数据，并计算退化特征；步骤S1包括：对锂电池容量退化特征信息进行数据收集与清洗，计算锂电池容量在每一次充放电循环后的退化速率；用离散时间序列来表示锂电池容量，每次充放电记一个时刻；记得到从第1时刻到第n时刻的锂电池容量序列为：Q1,Q2,…,Qn；同时计算每次充放电循环后锂电池容量的退化量ΔQi和退化速率λi，公式表示为：ΔQi＝Qi-1-Qi,i＝1,2,...,k； 其中，Qi表示i时刻的锂电池容量，Qi-1表示i-1时刻的锂电池容量；S2、根据锂电池容量的退化特征，分析锂电池容量退化特性，构建适用于退化特性的灰色预测模型；步骤S2包括：根据步骤S1得到的锂电池容量序列Q1,Q2,…,Qn，分析锂电池容量的退化特征：当任意i时刻的锂电池容量Qi满足如下公式：Qi＝ai+b；其中，a，b均为常数；则认为锂电池容量呈现线性退化特征；当任意i时刻的锂电池容量Qi满足如下公式： 其中，Qi+1为i+1时刻的锂电池容量，c为常数；则认为锂电池容量呈现指数退化特征；而当锂电池容量不满足上述两种退化特征，但满足存在容量拐点，拐点前退化速率λi较慢，退化量ΔQi较少，拐点后退化速率λi较快，退化量ΔQi较多，从整个锂电池生命周期的充放电循环来看，呈现出双指数退化特征时，构建一种新的离散灰色预测模型，公式表达为：Q1k+1＝β1Q1k+Q1k-1+β2k+β3；其中，Q1k表示k时刻锂电池容量的累加，其公式表达为： Q1k+1、Q1k-1分别为k时刻的下个时刻和上个时刻的锂电池容量的累加；β1、β2、β3为待求解的三个参数估计；S3、求解步骤S2中构建的灰色预测模型的参数估计和其离散递推式，得到锂电池容量的预测退化曲线；步骤S3包括：S31、以最小误差平方和为目标函数，利用最小二乘法求出参数估计矩阵P，其计算公式具体为：P＝BTB-1BTY；其中，Y、B的具体公式为： 其中，Q1n表示n时刻锂电池容量的累加，Q1n-2表示在n时刻前两个时刻的锂电池容量的累加；得到的参数估计矩阵P表示为： 即可求解出三个参数估计β1、β2、β3；S32、将参数估计值P带入所构建的离散灰色预测模型中，得到k时刻锂电池容量的一阶累加序列预测值S33、使用一阶累减算子作为离散递推式，得到k时刻锂电池容量的预测值公式表达为： 连接各个离散时刻下的预测值，即得到锂电池容量的预测退化曲线；S4、利用非数值的几何特征集成方法辨识出预测退化曲线中锂电池容量退化率发生极大变化的拐点位置。

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