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龙图腾网恭喜国网浙江综合能源服务有限公司申请的专利一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN119395562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510013565.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质是由张旭;宋振中;高标;蒋恺;林朝华;陈森峰;胥广福;乔宇然;李睿设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法为在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试样本集，对各个电池样本进行电流切换循环寿命测试得到与预设荷电状态段点序列对应的多组包括电流时序数据、电压时序数据和电池健康状态的电流突变数据后，根据各组电流突变数据中的电流时序数据和电压时序数据得到电流突变点电池阻抗谱，并根据所有电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健康状态构建电池状态预测模型，以及根据获取的待评估电池的电流突变电池阻抗谱和电池状态预测模型得到电池状态预测值。本发明能在无需额外增添测量设备的低成本情况下，有效提升电池健康状态在线监测的高效性、精准性和操作便利性。

本发明授权一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池状态预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试样本集；对所述测试样本集中各个电池样本进行电流切换循环寿命测试，得到与预设荷电状态段点序列对应的多组电流突变数据；所述电流突变数据包括以电流突变时刻为中心的电流时序数据和电压时序数据、以及与所述电流突变时刻对应的电池健康状态；根据各组电流突变数据中的电流时序数据和电压时序数据，得到对应的电流突变点电池阻抗谱；根据所有电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健康状态，构建对应的电池状态预测模型；通过电池系统连接的功率管理系统变换器或电池系统内部的均衡电路触发电流突变的方式，获取所述目标批次电池中待评估电池的电流突变电池阻抗谱，根据所述电流突变电池阻抗谱和所述电池状态预测模型，得到所述待评估电池对应的电池状态预测值；所述待评估电池为储能系统中在线使用的电池；其中，所述根据所有电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健康状态，构建对应的电池状态预测模型的步骤包括：获取不同循环寿命测试周期内各个电流突变点电池阻抗谱对应的抗谱实轴交点值、拐点阻抗幅值和拐点阻抗相角值；所述拐点阻抗幅值和拐点阻抗相角值分别为对应电流突变点电池阻抗谱中阻抗谱拐点的阻抗幅值和阻抗相角值；根据所述抗谱实轴交点值、所述拐点阻抗幅值和所述拐点阻抗相角值，得到不同循环寿命测试周期内与所述预设荷电状态段点序列对应的抗谱实轴交点值序列、拐点阻抗幅值序列和拐点阻抗相角值序列；以所述抗谱实轴交点值序列、拐点阻抗幅值序列和拐点阻抗相角值序列作为自变量，对应的电池健康状态为因变量进行多项式拟合，得到所述电池状态预测模型；所述电池状态预测模型基于引入拐点阻抗幅值和拐点阻抗相角值分别作为荷电量和温度的修正量对基于抗谱实轴交点值的状态预测值进行修正的原则拟合构建；所述电池状态预测模型包括至少一个分段多项式拟合模型；所述分段多项式拟合模型表示为： 其中，表示第i个健康状态分段的电池健康状态预测值；表示第i个健康状态分段内基于抗谱实轴交点值的健康状态预测值；表示第i个健康状态分段内基于拐点阻抗幅值的健康状态预测值；表示第i个健康状态分段内基于拐点阻抗相角值的健康状态预测值；和为常数系数。

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