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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116467580B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310431133.3，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法是由高明裕;鮑政怡;楊宇翔;何志偉;董哲康設計研發完成，并于2023-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法，包括如下步驟：S1、構建TTSNet網絡模型；S2、通過時序transformer的特征提取網絡分別通過相應的提取支路對預處理后的電池數據中電壓、電流和溫度數據進行特征提取，得到豐富的語義信息特征；S3、通過AGFF的特征融合網絡，對提取的語義信息特征進行自適應融合，得到神經網絡的預測輸出；S4、基于TTSNet網絡模型的SOH估算與RUL預測。該方法不僅可以自適應提取并交互鋰離子電池輸入時間序列中的有用信息，還考慮到長時間序列電壓、電流、溫度與容量之間的相關性，關注前后步長相關時序維度信息，提高了網絡模型研究時間序列長期依賴關系的能力。最終得到實時、高精度的SOH估算與RUL預測結果。

本發明授權一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于TTSNet的鋰離子電池SOH估算與RUL預測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、構建TTSNet網絡模型，所述TTSNet網絡模型包括時序transformer的特征提取網絡和AGFF的特征融合網絡，所述時序transformer的特征提取網絡包括三個特定的數據特征提取支路，分別用于提取電壓、電流、溫度數據的輸出特征，每個所述數據特征提取支路由一個特征嵌入塊、一個VIT時序transformer構成，所述AGFF的特征融合網絡由三個具有不同感受野的卷積神經網絡、一個空間注意力機制構成；S2、通過時序transformer的特征提取網絡分別通過相應的提取支路對預處理后的電壓、電流和溫度數據進行特征提取，得到豐富的語義信息特征；S3、通過AGFF的特征融合網絡，對提取的語義信息特征進行自適應融合，得到神經網絡的預測輸出；S4、基于TTSNet網絡模型的SOH估算與RUL預測對SOH估算來說，選擇數據集中電壓-時間、電流-時間、溫度-時間作為網絡輸入，對應的容量數據作為輸入標簽，計算SOH預測誤差： 其中，Ci和C0分別代表第i個循環的電池容量和電池初始容量。對于RUL預測來說，將從初始容量到壽命終點的容量值作為容量數據集，將SOH估算模型得到的容量值輸入訓練好的RUL預測模型，進行RUL多步預測：RUL＝nEOL-nt其中，nEOL和nt分別代表電池達到壽命終點時的充放電周期和t時刻的充放電周期。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。