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龙图腾网获悉电子科技大学中山学院申请的专利一种荷电状态预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114819394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210554397.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种荷电状态预测方法、装置、电子设备及存储介质是由彭程;宋丹;邹昆;徐翔;董帅设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荷电状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种荷电状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对蓄电池的电荷状态进行预测的精度较低的问题。该方法包括：获取蓄电池中的多个传感器信号，并对多个传感器信号进行特征提取，获得隐空间特征；从隐空间特征提取出信号重构特征和隐空间注意力特征，并对隐空间注意力特征与信号重构特征进行融合，获得重构融合特征；对信号重构特征进行处理，获得重构注意力特征，并对重构注意力特征与隐空间特征进行融合，获得隐空间融合特征；使用训练后的神经网络模型根据多种特征进行预测，获得蓄电池的电荷状态，多种特征包括：隐空间特征、信号重构特征、重构融合特征和隐空间融合特征中的任意两种或两种以上。

本发明授权一种荷电状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种荷电状态预测方法，其特征在于，包括： 获取蓄电池中的多个传感器信号，并对所述多个传感器信号进行特征提取，获得隐空间特征； 从所述隐空间特征提取出信号重构特征和隐空间注意力特征，并对所述隐空间注意力特征与所述信号重构特征进行融合，获得重构融合特征； 对所述信号重构特征进行处理，获得重构注意力特征，并对所述重构注意力特征与所述隐空间特征进行融合，获得隐空间融合特征； 使用训练后的神经网络模型根据多种特征进行预测，获得所述蓄电池的电荷状态； 其中，所述神经网络模型包括：第一注意力模块和第二注意力模块；所述从所述隐空间特征提取出信号重构特征和隐空间注意力特征，包括：从所述隐空间特征提取出信号重构特征；使用所述神经网络模型中的第一注意力模块对所述隐空间特征进行处理，获得所述隐空间注意力特征；所述对所述信号重构特征进行处理，获得重构注意力特征，包括：使用所述神经网络模型中的第二注意力模块对所述信号重构特征进行处理，获得所述重构注意力特征； 所述使用训练后的神经网络模型根据多种特征进行预测，包括：对所述重构融合特征和所述隐空间融合特征进行拼接，获得拼接特征；使用所述神经网络模型对所述拼接特征进行预测，获得所述蓄电池的电荷状态。

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