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龍圖騰網獲悉杭州西力智能科技股份有限公司申請的專利一種鋰電池狀態預測方法以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：CN120233250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510679410.1，技術領域涉及：G01R31/385；該發明授權一種鋰電池狀態預測方法以及存儲介質是由楊興;沈學良;儲華康;張敏;李克設計研發完成，并于2025-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰電池狀態預測方法以及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種鋰電池狀態預測方法以及存儲介質，所述方法包括：獲取目標鋰電池的多個時刻的電池運行數據和狀態識別模型，其中，所述狀態識別模型是基于深度學習模型訓練得到的，所述狀態識別模型至少包括門控模塊和多任務預測模塊，所述門控模塊用于確定輸入特征的權重，所述多任務預測模塊用于對兩種以上的電池狀態參數進行預測；將所述電池運行數據輸入狀態識別模型中，以得到與鋰電運行狀態相關的預測參數，其中，所述預測參數至少包括剩余壽命、健康狀態和荷電狀態，提升了電池管理的效率和準確性，助力優化電池使用與維護，從而延長電池使用壽命。

本發明授權一種鋰電池狀態預測方法以及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種鋰電池狀態預測方法，其特征在于，包括： 獲取目標鋰電池的多個時刻的電池運行數據和狀態識別模型，其中，所述狀態識別模型是基于深度學習模型訓練得到的，所述狀態識別模型至少包括門控模塊和多任務預測模塊，所述門控模塊用于確定輸入特征的權重，所述多任務預測模塊用于對兩種以上的電池狀態參數進行預測； 將所述電池運行數據輸入狀態識別模型中，以得到與鋰電運行狀態相關的預測參數，其中，所述預測參數至少包括剩余壽命、健康狀態和荷電狀態； 所述狀態識別模型還包括第一特征提取模塊和第二特征提取模塊；所述多任務預測模塊包括第一預測單元、第二預測單元和第三預測單元；所述第一特征提取模塊、所述第二特征提取模塊、第一預測單元、第二預測單元和第三預測單元均與所述門控模塊連接；且所述第二特征提取模塊與所述第三預測單元連接； 所述預測參數包括剩余壽命；所述電池運行數據包括電壓數據；將所述電池運行數據輸入狀態識別模型，得到與鋰電池運行狀態相關的預測參數，包括： 將所述電壓數據輸入所述第一特征提取模塊進行特征提取，以得到第一運行特征數據； 將所述電壓數據輸入所述門控模塊中，確定所述第一運行特征數據的第一權重； 將所述第一運行特征數據和所述第一權重加權求和后的結果輸入所述第一預測單元，得到與鋰電池運行狀態相關的剩余壽命； 所述預測參數包括健康狀態；所述電池運行數據包括電壓數據；將所述電池運行數據輸入狀態識別模型，得到與鋰電池運行狀態相關的預測參數，包括： 將所述電壓數據輸入所述第一特征提取模塊進行特征提取，以得到第二運行特征數據； 將所述電壓數據輸入所述門控模塊中，確定所述第二運行特征數據的第二權重； 將所述第二運行特征數據和所述第二權重加權求和后的結果輸入所述第二預測單元，得到與鋰電池運行狀態相關的健康狀態； 所述預測參數包括荷電狀態；所述電池運行數據包括電壓數據、電流數據和溫度數據；將所述電池運行數據輸入狀態識別模型，得到與鋰電池運行狀態相關的預測參數，包括： 將所述電壓數據、所述電流數據、所述溫度數據和所述健康狀態輸入所述第二特征提取模塊進行特征提取，以得到第三運行特征數據； 將所述電壓數據、所述電流數據、所述溫度數據和所述健康狀態輸入所述門控模塊中，確定所述第三運行特征數據的第三權重； 將所述第三運行特征數據和所述第三權重加權求和后的結果輸入所述第三預測單元，得到與鋰電池運行狀態相關的荷電狀態； 所述狀態識別模型訓練過程中的目標損失包括第一目標損失和第二目標損失，所述第一目標損失用于調整所述第一預測單元和所述第二預測單元的模型參數，所述第二目標損失用于調整所述第三預測單元的模型參數； 所述第一目標損失基于如下方式確定： 分別確定與所述剩余壽命相關的第一損失和與所述健康狀態相關的第二損失； 根據所述第一損失和所述第二損失確定第四權重和第五權重，其中，所述第四權重和第五權重與所述第一損失和所述第二損失的值呈正相關關系； 根據所述第一損失、所述第二損失、所述第四權重和所述第五權重確定第一目標損失； 所述第二目標損失基于如下方式確定： 確定與預測時刻相鄰且早于所述預測時刻的多個時刻下與所述荷電狀態對應的多個第三損失； 分別確定多個所述第三損失的第六權重，根據多個所述第三損失及其對應的所述第六權重確定第二目標損失，其中，所述第六權重與第三損失的值呈正相關關系。

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