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龍圖騰網獲悉華人運通(上海)云計算科技有限公司申請的專利一種電動汽車的電池絕緣失效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：CN114118217B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202111263384.2，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種電動汽車的電池絕緣失效預測方法是由丁磊;韓大鵬設計研發完成，并于2021-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電動汽車的電池絕緣失效預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種電動汽車的電池絕緣失效預測方法，包括：機器學習平臺對從大數據平臺獲取的車輛歷史數據進行合并和分割處理，得到至少兩類電池絕緣失效影響數據；機器學習平臺采用電池絕緣失效影響數據對預設的線性分類器進行訓練，得到電池絕緣失效預測模型；業務運營平臺根據車端的當前電池絕緣失效影響數據，應用機器學習平臺發送的電池絕緣失效預測模型進行離線電池絕緣失效風險預測；或者，車端根據其當前電池絕緣失效影響數據，應用電池絕緣失效預測模型進行在線電池絕緣失效風險預測；本發明可以實現車端的實時在線電池絕緣失效風險預測和業務運營平臺的離線電池絕緣失效風險預測，提升電池絕緣失效風險預測的可靠性。

本發明授權一種電動汽車的電池絕緣失效預測方法在權利要求書中公布了：1.一種電動汽車的電池絕緣失效預測方法，其特征在于， 機器學習平臺對從大數據平臺獲取的車輛歷史數據進行合并和分割處理，得到至少兩類電池絕緣失效影響數據；所述電池絕緣失效影響數據包括駕駛行為數據、整車數據、車輛工況數據、電池數據以及環境數據； 所述機器學習平臺采用所述電池絕緣失效影響數據對預設的線性分類器進行訓練，得到電池絕緣失效預測模型，包括：所述機器學習平臺對所述電池絕緣失效影響數據進行切片處理，得到若干數據切片；其中，每個數據切片的長度相等；所述機器學習平臺根據所述數據切片對預設的線性分類器進行訓練，得到電池絕緣失效預測模型； 在切片處理之前，所述機器學習平臺對所述電池絕緣失效影響數據進行降維處理；在切片處理之后，所述機器學習平臺對所述數據切片進行標準化和歸一化處理；所述機器學習平臺對所述電池絕緣失效影響數據進行降維處理，包括：所述機器學習平臺對所述電池絕緣失效影響數據進行皮爾遜相關系數分析，篩選出皮爾遜系數小于第一設定值的電池絕緣失效影響數據，作為降維后的電池絕緣失效影響數據；或者，所述機器學習平臺對所述電池絕緣失效影響數據進行PCA降維，得到降維后的電池絕緣失效影響數據； 業務運營平臺根據車端的當前電池絕緣失效影響數據，應用所述機器學習平臺發送的電池絕緣失效預測模型進行離線電池絕緣失效風險預測；或者，車端根據其當前電池絕緣失效影響數據，應用所述電池絕緣失效預測模型進行在線電池絕緣失效風險預測。

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