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龍圖騰網恭喜江蘇財經職業技術學院申請的專利基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電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：CN119674287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510185673.7，技術領域涉及：H01M10/44；該發明授權基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電方法是由姚年春;張閩;何玉林;嵇正波;秦媛媛;戴路;嚴彬文設計研發完成，并于2025-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電方法，涉及鋰電池動態充電技術領域，包括以下步驟：對于高頻使用的用戶，在鋰電池的動態充電過程中，首先從當前用戶充電過程中的所有電芯采集實時充電數據建立第一數據集。本發明通過實時數據分析與深度學習預測，精準識別電芯性能狀態，將其劃分為正常充電單元和低性能充電單元，并采用針對性充電策略，低性能單元采用固定低功率充電，減少發熱風險并延緩老化，正常單元則通過模糊邏輯控制實現動態功率分配，優先為高性能電芯分配更高充電功率，提升充電效率、縮短充電時間，有效解決了傳統同步充電中的能量浪費和安全隱患問題，顯著提高了充電速度、壽命和整體可靠性。

本發明授權基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電方法在權利要求書中公布了：1.基于用戶行為和環境條件的鋰電池動態充電方法，其特征在于，包括以下步驟：對于高頻使用的用戶，在鋰電池的動態充電過程中，首先從當前用戶充電過程中的所有電芯采集實時充電數據建立第一數據集，同時，調用每個電芯的出廠時充電數據建立第二數據集作為基準；將第一數據集與第二數據集進行比對分析，從比對后的數據中提取出反映電芯充電性能動態變化的關鍵特征，在監控窗口下，對提取的特征進行分析，將提取的動態變化特征量化處理；提取出反映電芯充電性能動態變化的關鍵特征，其中，提取的關鍵特征包括電芯內阻在多次充放電循環后相比于初始內阻的增長比率和相同電量區間的充電時間與出廠時相比的偏移量；將量化后的特征數據輸入預先訓練好的深度學習模型，對電芯的當前狀態和未來性能進行預測；根據深度學習模型的預測結果，將所有電芯劃分為正常充電單元和低性能充電單元；針對低性能充電單元，設定固定低充電功率進行實時充電，以減少發熱風險，并延緩電芯的進一步老化，充電過程中，將低性能充電單元對應的電芯進行標記，并存儲在數據庫中，用于后續的檢修或更換計劃；對于正常充電單元對應的電芯，基于電芯的充電性能變化特征，采用模糊邏輯控制對充電功率進行實時動態分配，在動態功率分配過程中，優先將更高的充電功率分配給高性能電芯，以最大化電池組的整體充電效率；在監控窗口下，對電芯內阻在多次充放電循環后相比于初始內阻的增長比率和相同電量區間的充電時間與出廠時相比的偏移量進行分析，分別生成內阻增長量化值和充電時間漂移量化值，通過內阻增長量化值量化電芯在多次充放電循環后內阻增大的程度，反映電芯的電化學活性下降和能量轉化效率降低的情況，通過充電時間漂移量化值量化在相同電量區間內充電時間的偏移量，反映充電過程中對充電速度的影響；獲取到量化后的內阻增長量化值和充電時間漂移量化值后，將量化后的內阻增長量化值和充電時間漂移量化值輸入預先訓練好的深度學習模型中生成性能下降指數，通過性能下降指數對電芯的當前狀態和未來性能進行預測；將在監控窗口下對電芯的當前狀態和未來性能進行預測時生成的性能下降指數與預先設定的性能下降指數參考閾值進行比對分析，對鋰電池中的電芯進行劃分，具體的劃分步驟如下：若性能下降指數小于性能下降指數參考閾值，則將該電芯劃分為正常充電單元，正常單元中的電芯狀態穩定，能夠高效儲能；若性能下降指數大于等于性能下降指數參考閾值，則將該電芯劃分為低性能充電單元，低性能單元中的電芯存在明顯的退化或異常；對于正常充電單元對應的電芯，采用模糊邏輯控制對充電功率進行實時動態分配，具體的步驟如下：根據每個電芯的性能下降指數與性能下降指數參考閾值之間的關系來計算充電優先級，計算的表達式為：，式中，為第j個電芯的充電優先級，值越高優先級越高，為第j個電芯的性能下降指數，反映電芯當前的狀態，為性能下降指數參考閾值；在評估優先級后，使用模糊邏輯來確定每個電芯的充電功率分配權重，模糊邏輯規則將電芯的性能優先級與實際需求結合，公式如下：，為第j個電芯的充電權重，決定分配的功率比例，為模糊邏輯控制參數，用于放大高優先級電芯的充電權重，N為正常充電單元電芯的總數，表示第k個電芯的充電優先級；根據每個電芯的充電權重，動態分配實際充電功率，總功率為電池組的最大充電功率，動態分配公式如下：，式中，為分配給第j個電芯的充電功率，為電池組的總可用充電功率。

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