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龍圖騰網獲悉中國長江電力股份有限公司;杭州浙暢電力設備有限公司申請的專利基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法及系統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：CN118779600B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202410744533.4，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法及系統是由楊君;李庚;周翼虎;呂志超;潘宇;王志;鄧高健;夏軍根設計研發完成，并于2024-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法及系統，涉及蓄電池監控技術領域，包括：獲取目標蓄電池對應的源域和目標域歷史監測數據，構建時間序列數據集，構建第一預測模型和第二預測模型，確定預測模型的損失值并通過預先選擇的優化器對預測模型進行參數優化，得到初始預測模型；將初始預測模型在源域數據上進行訓練，得到預訓練參數，以預訓練參數為節點構建參數遷移圖網絡并進行節點更新，通過確定參數間的依賴關系得到遷移策略函數，將預訓練參數遷移至所述初始預測模型中，得到衰減預測模型；計算最大均值差異，構建第二損失函數，更新衰減預測模型的超參數并使衰減預測模型適應目標域，得到容量衰減預測結果。

本發明授權基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于自主學習的蓄電池在線遠程狀態監控方法，其特征在于，包括： 獲取目標蓄電池對應的源域和目標域歷史監測數據，構建時間序列數據集，基于所述時間序列數據集分別構建源域對應的第一預測模型和目標域對應的第二預測模型，結合第一損失函數確定所述預測模型的損失值并通過預先選擇的優化器對預測模型進行參數優化，分別得到源域上的初始預測模型和目標域上的初始預測模型； 將所述源域上的初始預測模型在源域數據上進行訓練，得到預訓練參數，以所述預訓練參數為節點構建參數遷移圖網絡并進行節點更新，基于更新后的節點，通過確定參數間的依賴關系得到遷移策略函數，基于所述遷移策略函數將所述預訓練參數遷移至所述目標域上的初始預測模型中，得到衰減預測模型； 對于所述衰減預測模型，通過計算源域和目標域中的電池數據特征分布差異得到最大均值差異，基于所述最大均值差異構建目標域模型對應的第二損失函數，基于所述第二損失函數，通過反向傳播更新所述衰減預測模型的超參數并使所述衰減預測模型適應目標域，得到容量衰減預測結果。

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中國長江電力股份有限公司;杭州浙暢電力設備有限公司，其通訊地址為：100000 北京市海淀區玉淵潭南路1號B座；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”。