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龙图腾网获悉广东碳中和研究院(韶关);中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118566743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410662886.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置是由赵正源;周邦昱;杨之乐;李冰;郭媛君;李崇;王盛;陈云乔;刘潇;张豪设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置，涉及电池寿命预测技术领域，包括：获取目标钠离子电池的目标观测数据；根据所述目标观测数据确定多个时间步，并根据所述多个时间步生成目标长时间序列；将所述目标长时间序列输入电池寿命预测模型中，得到所述目标钠离子电池的预测电池剩余寿命，其中，所述电池寿命预测模型包括动态自注意力编码层和时序注意力解码层，所述动态自注意力编码层包括第一多头自注意力机制和第一前馈网络，所述第一前馈网络包括第一全连接层、第二全连接层以及激活函数层，所述时序注意力解码层包括第二多头自注意力机制和第二前馈网络。本申请能够提高预测准确率。

本发明授权基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标钠离子电池的目标观测数据，其中，所述目标观测数据至少包括电流数据、电压数据以及温度数据； 根据所述目标观测数据确定多个时间步，并根据所述多个时间步生成目标长时间序列，其中，时间步包括观测值、时间戳、时间间隔及标识符； 将所述目标长时间序列输入电池寿命预测模型中，得到所述目标钠离子电池的预测电池剩余寿命，其中，所述电池寿命预测模型包括动态自注意力编码层和时序注意力解码层，所述动态自注意力编码层包括第一多头自注意力机制和第一前馈网络，所述第一前馈网络包括第一全连接层、第二全连接层以及激活函数层，所述时序注意力解码层包括第二多头自注意力机制和第二前馈网络，所述第一前馈网络用于学习非线性变换并拟合电池寿命的非线性规律； 所述将所述目标长时间序列输入电池寿命预测模型中，得到所述目标钠离子电池的预测电池剩余寿命的步骤之前还包括： 基于钠离子电池系统中的训练数据，采用最大化观测概率的对数似然策略对第一电池寿命预测模型进行训练，得到第二电池寿命预测模型； 基于KL散度的自监督损失函数，对所述第二电池寿命预测模型进行优化，得到所述电池寿命预测模型； 确定所述电池寿命预测模型的自注意力权重分布； 对所述自注意力权重分布进行统计分析，确定时间步的均值和标准差； 基于所述均值以及所述标准差，确定不同时间步对应的重要性； 对每个时间步的重要性进行归一化处理，得到归一重要性； 将所述归一重要性映射到热力图后，根据所述热力图确定模型预测过程； 根据所述模型预测过程优化所述电池寿命预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东碳中和研究院(韶关);中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：512000 广东省韶关市莞韶城一期黄沙坪创新园42栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。