阿里云计算有限公司张松涛获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司申请的专利电池容量预测方法、模型训练方法、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：CN115951246B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310032158.6，技术领域涉及：G01R31/387；该发明授权电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质是由张松涛;郭晏;黄明;田鹏伟设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质。在本申请实施例中，一方面基于异常检测模型处理表征电池的时序类别的制造数据的特征向量，以对电池容量是正常还是异常进行检测，另一方面，在异常检测模型输出的异常检测结果指示电池容量正常的情况下，基于回归模型对表征电池的时序类别的制造数据的特征向量和表征电池的离散类别的制造数据的特征向量进行预测处理，以预测电池容量。由此，提供一种基于数据驱动的电池分容方式，通过对锂电池的制造数据进行分析，结合异常检测模型和回归模型能够高精度地预测电池的电池容量，降低了电耗成本和耗时，简化了电池的整个制造过程，提高了电池的生产效率和生产安全。
本发明授权电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池容量预测方法，其特征在于，包括： 获取目标电池的时序类别的制造数据和离散类别的制造数据； 对所述时序类别的制造数据和所述离散类别的制造数据分别进行特征工程处理，以提取所述时序类别的制造数据对应的第一特征向量和所述离散类别的制造数据对应的第二特征向量； 将所述第一特征向量输入异常检测模型中，所述异常检测模型包括依次连接的生成器和辨别器，利用所述生成器对所述第一特征向量进行重构处理，得到所述第一特征向量对应的重构特征向量；将所述第一特征向量和所述重构特征向量输入所述辨别器中，以通过所述辨别器对所述目标电池的电池容量进行异常检测； 若异常检测结果指示所述目标电池的电池容量正常，则将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入回归模型中，以通过所述回归模型预测所述目标电池的电池容量。
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