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龍圖騰網獲悉阿里云計算有限公司申請的專利電池容量預測方法、模型訓練方法、電子設備及存儲介質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：CN115951246B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310032158.6，技術領域涉及：G01R31/387；該發明授權電池容量預測方法、模型訓練方法、電子設備及存儲介質是由張松濤;郭晏;黃明;田鵬偉設計研發完成，并于2023-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本電池容量預測方法、模型訓練方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種電池容量預測方法、模型訓練方法、電子設備及存儲介質。在本申請實施例中，一方面基于異常檢測模型處理表征電池的時序類別的制造數據的特征向量，以對電池容量是正常還是異常進行檢測，另一方面，在異常檢測模型輸出的異常檢測結果指示電池容量正常的情況下，基于回歸模型對表征電池的時序類別的制造數據的特征向量和表征電池的離散類別的制造數據的特征向量進行預測處理，以預測電池容量。由此，提供一種基于數據驅動的電池分容方式，通過對鋰電池的制造數據進行分析，結合異常檢測模型和回歸模型能夠高精度地預測電池的電池容量，降低了電耗成本和耗時，簡化了電池的整個制造過程，提高了電池的生產效率和生產安全。

本發明授權電池容量預測方法、模型訓練方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種電池容量預測方法，其特征在于，包括： 獲取目標電池的時序類別的制造數據和離散類別的制造數據； 對所述時序類別的制造數據和所述離散類別的制造數據分別進行特征工程處理，以提取所述時序類別的制造數據對應的第一特征向量和所述離散類別的制造數據對應的第二特征向量； 將所述第一特征向量輸入異常檢測模型中，所述異常檢測模型包括依次連接的生成器和辨別器，利用所述生成器對所述第一特征向量進行重構處理，得到所述第一特征向量對應的重構特征向量；將所述第一特征向量和所述重構特征向量輸入所述辨別器中，以通過所述辨別器對所述目標電池的電池容量進行異常檢測； 若異常檢測結果指示所述目標電池的電池容量正常，則將所述第一特征向量和所述第二特征向量輸入回歸模型中，以通過所述回歸模型預測所述目標電池的電池容量。

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