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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法与系统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：CN119291515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411753406.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法与系统是由商云龙;张震;张承慧;侯林飞;王越设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于锂离子电池技术领域，本发明提供了一种基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法与系统，通过初始化大语言模型；在随机充电行为下进行老化特征提取，提取窗口极值电压和累积充电量作为老化特征；基于初始化后的大语言模型，根据多状态协同估计任务确定模型的输入和输出，以提取到的老化特征融合电池状态参数，共同作为输入特征，并调整输入类型；基模型的输入和输出，对大语言模型进行改进，为大语言模型增添输出层模块以适应多状态协同估计任务；基于改进的大语言模型和实际数据集，采用低秩适应方法微调模型；基于微调后的模型处理目标碎片化充电数据，进行多状态协同估计。本发明能够实现多状态协同精准估计。

本发明授权基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的动力电池多状态协同估计方法，其特征是，包括以下步骤： 初始化大语言模型； 在随机充电行为下进行老化特征提取，提取窗口极值电压和累积充电量作为老化特征； 所述在随机充电行为下进行老化特征提取的过程包括： 获取动力电池在某一循环内的碎片化充电数据，并对所述碎片化充电数据进行筛选和组合，形成电压-充电量数据； 基于所述电压-充电量数据，采用二维滑动窗口方法迭代计算各窗口对应的平均斜率； 汇总所有窗口对应的平均斜率，记录最小平均斜率及其对应的窗口信息； 基于所述窗口信息，提取该循环内对应的老化特征，包括窗口极值电压和累积充电量； 基于初始化后的大语言模型，根据多状态协同估计任务确定模型的输入和输出，以提取到的老化特征融合电池状态参数，共同作为输入特征，并调整输入类型； 基于所述模型的输入和输出，对大语言模型进行改进，为大语言模型增添输出层模块以适应多状态协同估计任务； 所述对大语言模型进行改进的过程包括：基于模型输出类型和维度，为大语言模型增加输出层模块，所述输出层模块包括多层线性层及其激活函数和归一化层，以实现维度由2048转为2，即健康状态和荷电状态； 基于所述输出层模块，增加一个轻量化模型，用于当健康状态估计积累到设定值后实现剩余使用寿命预测； 基于改进的大语言模型和实际数据集，采用低秩适应方法微调模型； 基于所述微调后的模型处理目标碎片化充电数据，进行多状态协同估计。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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