煤炭科学研究总院有限公司刘晗获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉煤炭科学研究总院有限公司申请的专利电池组健康状态预测方法和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：CN120122018B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510585603.0，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权电池组健康状态预测方法和装置是由刘晗;杨海强;张奥设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本电池组健康状态预测方法和装置在说明书摘要公布了：本公开关于一种电池组健康状态预测方法和装置，包括：获取待预测的电池组中每个单体电池的历史时序运行数据，对历史时序运行数据进行特征提取，获取电池组的特征矩阵；基于历史时序运行数据，构建电池组的静态邻接图、健康特性图和历史依赖图；将特征矩阵和静态邻接图输入至健康状态预测模型的动态图生成网络，获取动态邻接图；将多特征图输入至健康状态预测模型的图卷积网络，获取空间特征；将空间特征输入至健康状态预测模型的KAN网络，获取电池组中每个单体电池的健康状态预测值。基于训练完成的健康状态预测模型，能够有效应对电池组运行特性的高维非线性复杂性，可以更加精准和高效地预测电池组中每个单体电池的健康状态值。
本发明授权电池组健康状态预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种电池组健康状态预测方法，其特征在于，所述方法，包括： 获取待预测的电池组中每个单体电池的历史时序运行数据，对所述历史时序运行数据进行特征提取，获取所述电池组的特征矩阵； 基于所述历史时序运行数据，构建所述电池组的静态邻接图、健康特性图和历史依赖图； 将所述特征矩阵和所述静态邻接图输入至健康状态预测模型的动态图生成网络中，以获取所述动态图生成网络输出的动态邻接图； 将多特征图输入至所述健康状态预测模型的图卷积网络中，以获取所述图卷积网络输出的空间特征，其中，所述多特征图包括所述静态邻接图、所述健康特性图、所述历史依赖图和所述动态邻接图； 将所述空间特征输入至所述健康状态预测模型的KAN网络中，以获取所述KAN网络输出的所述电池组中每个单体电池的健康状态预测值。
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煤炭科学研究总院有限公司，其通讯地址为：100013 北京市朝阳区和平里青年沟东路5号；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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号