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龙图腾网获悉厦门大学平潭研究院;漳州科华技术有限责任公司申请的专利基于语言模型的电池健康状态预测方法、装置及产品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：CN119224582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411129778.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于语言模型的电池健康状态预测方法、装置及产品是由冯昱源;张志宏;易龙强;胡靖伟;侯振松设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语言模型的电池健康状态预测方法、装置及产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语言模型的电池健康状态预测方法、装置及产品，利用上述技术方案，通过在应用侧获取目标电池的电气参数随时间变化的数据，并处理获得符合语言模型的输入特征的输入数据，通过目标语言模型的输出特征获得对应于目标电池的电池健康状态，而在训练侧则可通过电池的物理原理作为物理约束条件，对基础语言模型中预训练的模型骨干进行冻结，而对可调组件进行训练，从而获得目标语言模型，由此，利用预训练的模型骨干的泛化能力，以及物理约束的可解释性带来的泛化能力，减少了模型训练过程中对训练数据的需求量，优化建模过程，提升建模效率，从而提升电池健康状态预测的有效性。

本发明授权基于语言模型的电池健康状态预测方法、装置及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于语言模型的电池健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 确定目标电池数据； 其中，所述目标电池数据包括目标电池中至少一个电气参数随时间的变化情况； 对所述目标电池数据进行处理，获得对应于目标语言模型输入形式的第一输入特征； 其中，所述目标语言模型通过提示学习对基础语言模型进行训练获得，所述基础语言模型包括预训练的模型骨干、可调组件和提示器，所述预训练的模型骨干包括GPT-2模型骨干，所述可调组件包括输入翻译层、输出映射层和特征重建层，所述提示器用于生成提示词，所述提示词用于指示所述模型骨干的第二输入特征； 以及，所述输入翻译层用于根据电池训练数据对应的输入特征，获得对应的文本表示序列特征，所述特征重建层用于根据所述目标语言模型的输出特征，获得完整的输出充电曲线，所述完整的输出充电曲线用于优化提示学习过程对应的提示词，所述输出映射层用于根据所述目标语言模型的输出特征，获得对应电池的电池健康状态； 将所述第一输入特征和所述第二输入特征输入所述目标语言模型，获得对应于所述目标电池的电池健康状态； 以及，所述提示学习包括： 确定电池训练数据，并将所述电池训练数据输入所述基础语言模型； 其中，所述电池训练数据包括各电池对应的输入充电曲线； 确定物理约束条件； 其中，所述物理约束条件用于指示所述目标电池的物理模型和电气参数的约束情况； 根据所述物理约束条件，确定优化目标函数； 根据所述优化目标函数，生成输出充电曲线； 在训练阶段，根据所述输出充电曲线，调整各所述可调组件以及所述提示器的组件结构和组件特征；以及，在测试阶段，根据所述输出充电曲线，调整所述提示器的组件结构和组件特征。

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厦门大学平潭研究院;漳州科华技术有限责任公司，其通讯地址为：350400 福建省福州市平潭综合实验区台创园25-26#；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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