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龙图腾网恭喜北京长锋创新科技有限公司申请的专利一种蓄电池的电池容量分析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：CN119619849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411635341.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种蓄电池的电池容量分析预测方法及系统是由佘志平设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蓄电池的电池容量分析预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种蓄电池的电池容量分析预测方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取目标蓄电池在预设时段内的运行数据，运行数据包括电压序列、内阻序列、温度序列以及充放电循环次数序列；根据运行数据，确定多个运行工况对应的时间区间；基于各时间区间内的子运行数据，计算各时间区间的温度影响因子、功率损耗因子以及循环老化因子；接目标蓄电池在各时间区间内的电池容量衰减量；结合各时间区间的电池容量衰减量、温度影响因子、功率损耗因子以及循环老化因子，生成目标蓄电池的容量衰减曲线；基于容量变化曲线，预测下一时段的电池容量。实施本申请提供的技术方案，达到了提高蓄电池的电池容量分析预测的准确性的效果。

本发明授权一种蓄电池的电池容量分析预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种蓄电池的电池容量分析预测方法，其特征在于，包括：获取目标蓄电池在预设时段内的运行数据，所述运行数据包括电压序列、内阻序列、温度序列以及充放电循环次数序列；根据所述目标蓄电池在所述预设时段内的运行数据，确定多个运行工况对应的时间区间；基于各所述时间区间内的子运行数据，计算各所述时间区间的温度影响因子、功率损耗因子以及循环老化因子；所述子运行数据包括子温度序列，所述基于各所述时间区间内的子运行数据，计算各所述时间区间的温度影响因子，包括：对于各所述时间区间，将所述子温度序列中任意两个相邻的温度采样值之间的差值作为温度波动幅值；将所述子温度序列中第一个温度采样值和最后一个温度采样值之间的差值与所述时间区间的长度的比值作为波动系数；计算各所述温度波动幅值的均值，并将所述均值除以乘以所述波动系数，得到所述时间区间的温度影响因子；所述子运行数据包括子内阻序列和子电压序列，所述基于各所述时间区间内的子运行数据，计算各所述时间区间的功率损耗因子，包括：对于各所述时间区间，基于所述子内阻序列与所述子电压序列在多个采样时刻的采样值，计算各所述采样时刻的瞬时功率值；计算所述子内阻序列中任意两个相邻的内阻采样值之间的差值的均值，得到内阻波动均值；计算各所述瞬时功率值之和除以所述内阻波动均值，得到所述时间区间的功率损耗因子；所述子运行数据包括子充放电循环次数序列，所述基于各所述时间区间内的子运行数据，计算各所述时间区间的循环老化因子，包括：对于各所述时间区间，确定所述子充放电循环次数序列中任意两个相邻的充放电循环次数之间的时间间隔和所述子充放电循环次数序列的总循环次数；将所述总循环次数除以所述时间区间的长度，得到循环频率；将各所述时间间隔的均值乘以所述循环频率，得到所述时间区间的循环老化因子；获取所述目标蓄电池在各所述时间区间内的电池容量衰减量；结合各所述时间区间的电池容量衰减量、温度影响因子、功率损耗因子以及循环老化因子，生成所述目标蓄电池的容量衰减曲线；基于所述容量衰减曲线，预测所述目标蓄电池在下一时段的电池容量。

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