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龙图腾网获悉杭州西力智能科技股份有限公司申请的专利一种锂电池状态预测方法以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：CN120233250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510679410.1，技术领域涉及：G01R31/385；该发明授权一种锂电池状态预测方法以及存储介质是由杨兴;沈学良;储华康;张敏;李克设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池状态预测方法以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂电池状态预测方法以及存储介质，所述方法包括：获取目标锂电池的多个时刻的电池运行数据和状态识别模型，其中，所述状态识别模型是基于深度学习模型训练得到的，所述状态识别模型至少包括门控模块和多任务预测模块，所述门控模块用于确定输入特征的权重，所述多任务预测模块用于对两种以上的电池状态参数进行预测；将所述电池运行数据输入状态识别模型中，以得到与锂电运行状态相关的预测参数，其中，所述预测参数至少包括剩余寿命、健康状态和荷电状态，提升了电池管理的效率和准确性，助力优化电池使用与维护，从而延长电池使用寿命。

本发明授权一种锂电池状态预测方法以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种锂电池状态预测方法，其特征在于，包括： 获取目标锂电池的多个时刻的电池运行数据和状态识别模型，其中，所述状态识别模型是基于深度学习模型训练得到的，所述状态识别模型至少包括门控模块和多任务预测模块，所述门控模块用于确定输入特征的权重，所述多任务预测模块用于对两种以上的电池状态参数进行预测； 将所述电池运行数据输入状态识别模型中，以得到与锂电运行状态相关的预测参数，其中，所述预测参数至少包括剩余寿命、健康状态和荷电状态； 所述状态识别模型还包括第一特征提取模块和第二特征提取模块；所述多任务预测模块包括第一预测单元、第二预测单元和第三预测单元；所述第一特征提取模块、所述第二特征提取模块、第一预测单元、第二预测单元和第三预测单元均与所述门控模块连接；且所述第二特征提取模块与所述第三预测单元连接； 所述预测参数包括剩余寿命；所述电池运行数据包括电压数据；将所述电池运行数据输入状态识别模型，得到与锂电池运行状态相关的预测参数，包括： 将所述电压数据输入所述第一特征提取模块进行特征提取，以得到第一运行特征数据； 将所述电压数据输入所述门控模块中，确定所述第一运行特征数据的第一权重； 将所述第一运行特征数据和所述第一权重加权求和后的结果输入所述第一预测单元，得到与锂电池运行状态相关的剩余寿命； 所述预测参数包括健康状态；所述电池运行数据包括电压数据；将所述电池运行数据输入状态识别模型，得到与锂电池运行状态相关的预测参数，包括： 将所述电压数据输入所述第一特征提取模块进行特征提取，以得到第二运行特征数据； 将所述电压数据输入所述门控模块中，确定所述第二运行特征数据的第二权重； 将所述第二运行特征数据和所述第二权重加权求和后的结果输入所述第二预测单元，得到与锂电池运行状态相关的健康状态； 所述预测参数包括荷电状态；所述电池运行数据包括电压数据、电流数据和温度数据；将所述电池运行数据输入状态识别模型，得到与锂电池运行状态相关的预测参数，包括： 将所述电压数据、所述电流数据、所述温度数据和所述健康状态输入所述第二特征提取模块进行特征提取，以得到第三运行特征数据； 将所述电压数据、所述电流数据、所述温度数据和所述健康状态输入所述门控模块中，确定所述第三运行特征数据的第三权重； 将所述第三运行特征数据和所述第三权重加权求和后的结果输入所述第三预测单元，得到与锂电池运行状态相关的荷电状态； 所述状态识别模型训练过程中的目标损失包括第一目标损失和第二目标损失，所述第一目标损失用于调整所述第一预测单元和所述第二预测单元的模型参数，所述第二目标损失用于调整所述第三预测单元的模型参数； 所述第一目标损失基于如下方式确定： 分别确定与所述剩余寿命相关的第一损失和与所述健康状态相关的第二损失； 根据所述第一损失和所述第二损失确定第四权重和第五权重，其中，所述第四权重和第五权重与所述第一损失和所述第二损失的值呈正相关关系； 根据所述第一损失、所述第二损失、所述第四权重和所述第五权重确定第一目标损失； 所述第二目标损失基于如下方式确定： 确定与预测时刻相邻且早于所述预测时刻的多个时刻下与所述荷电状态对应的多个第三损失； 分别确定多个所述第三损失的第六权重，根据多个所述第三损失及其对应的所述第六权重确定第二目标损失，其中，所述第六权重与第三损失的值呈正相关关系。

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