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龙图腾网恭喜强钧能源技术(深圳)有限公司申请的专利大电流过载条件下的超级电容寿命预测的装置及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：CN119556047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510115044.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权大电流过载条件下的超级电容寿命预测的装置及方法是由李翔;姜宇航;刘易菲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本大电流过载条件下的超级电容寿命预测的装置及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种大电流过载条件下的超级电容寿命预测的装置及方法。方法包括：构建大电流测试平台；基于测试平台，对超级电容模组进行充放电测试，记录超级电容模组的测试参数；根据测试参数，构建包含超级电容寿命变化函数和超级电容单体容值分布函数的数据集，其中，寿命变化函数用于表征超级电容的总内阻和总容量随工作次数的变化关系，容值分布函数用于表征超级电容单体电压分布特征；采集超级电容模组的运行数据，运行数据包括总内阻值、总容量值、电流值；基于数据集中的寿命变化函数和容值分布函数，结合运行数据，计算超级电容模组的剩余寿命次数。本申请实现了对大电流过载条件下超级电容系统寿命的准确预测，提高了预测精度和可靠性。

本发明授权大电流过载条件下的超级电容寿命预测的装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种大电流过载条件下的超级电容寿命预测的方法，其特征在于，包括：构建大电流测试平台，所述测试平台包括超级电容模组、以及与所述超级电容模组电连接的充电电源、继电器、计数器、充放电开关、电阻、分流器、示波器和数据采集仪，其中，所述超级电容模组由多个超级电容单体串并联构成；基于所述测试平台，对所述超级电容模组进行充放电测试，记录所述超级电容模组的测试参数，所述测试参数包括电流有效值、总内阻、总容量、单体电压和工作次数；根据所述测试参数，构建包含超级电容寿命变化函数和超级电容单体容值分布函数的数据集，其中，所述寿命变化函数用于表征超级电容的总内阻和总容量随工作次数的变化关系，所述容值分布函数用于表征超级电容单体电压分布特征；采集所述超级电容模组的运行数据，所述运行数据包括总内阻值、总容量值、电流值；基于所述数据集中的寿命变化函数和容值分布函数，结合所述运行数据，计算所述超级电容模组的剩余寿命次数；基于所述数据集中的寿命变化函数和容值分布函数，结合所述运行数据，计算所述超级电容模组的剩余寿命次数，包括：构建GraphSpring神经ODE模型，将所述超级电容模组表示为动态图结构，其中每个超级电容单体作为图中节点，节点间的串并联关系作为边，所述GraphSpring神经ODE模型包括图卷积层、弹簧物理层、时序常微分方程层和预测层；将所述数据集输入所述GraphSpring神经ODE模型进行训练，得到训练后的模型；采用通道协调策略处理所述运行数据，建立不同传感器通道的时序关联，实现电气特性、热力学特性和寿命特性的多维度分析；将处理后的运行数据输入训练后的GraphSpring神经ODE模型，结合聚类算法和方差最小算法，输出所述超级电容模组的剩余寿命次数；其中，采用通道协调策略处理所述运行数据，包括：将每个传感器通道的数据表示为带时间戳的观测值序列，构建多通道时间序列表示；基于所述多通道时间序列，采用动态时间规整算法进行时间对齐，输出通道间的时变相关矩阵；对时间对齐后的每个通道数据应用小波变换，获取多尺度特征表示；基于所述多尺度特征，采用注意力机制计算通道间的权重系数，建立长期依赖关系；根据所述权重系数和长期依赖关系，识别对寿命预测具有重要影响的关键通道和影响路径。

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