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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利电动车辆电池故障预警方法、装置、存储介质和程序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：CN119388995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411514931.3，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权电动车辆电池故障预警方法、装置、存储介质和程序产品是由饶博;杜进桥;吴奕增;罗欣儿;梁兆杰;田杰;李艳;刘惠聪;孙晓佳;黄腾;黄升博设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动车辆电池故障预警方法、装置、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电动车辆电池故障预警方法、装置、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取当前时段内目标电动车辆在关键电池指标下的目标指标数据；其中，关键电池指标是根据交叉熵损失函数和原始数据集，从各候选电池指标中筛选出的与车辆电池故障相关的指标；原始数据集中每一样本数据包括样本电动车辆在各候选电池指标下的样本指标数据和样本电动车辆的样本类别标签；根据目标电动车辆的电池初始容量和电池当前容量，确定目标电动车辆的电池老化因子；基于贝叶斯网络模型，根据目标指标数据和电池老化因子，对目标电动车辆进行车辆电池故障预警。采用本方法能够实现对车辆电池故障的精准预警。

本发明授权电动车辆电池故障预警方法、装置、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种电动车辆电池故障预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前时段内目标电动车辆在关键电池指标下的目标指标数据；其中，所述关键电池指标是根据交叉熵损失函数和原始数据集，从各候选电池指标中筛选出的与车辆电池故障相关的指标；所述原始数据集中每一样本数据包括样本电动车辆在各候选电池指标下的样本指标数据和所述样本电动车辆的样本类别标签； 根据所述目标电动车辆的电池初始容量和电池当前容量，确定所述目标电动车辆的电池老化因子； 基于贝叶斯网络模型，根据所述目标指标数据和电池老化因子，对所述目标电动车辆进行车辆电池故障预警； 其中，所述关键电池指标通过以下方式确定： 将原始数据集划分为多个样本数量相同的原始样本子集； 采用交叉熵损失函数，对各原始样本子集进行处理，得到初始预测精度； 针对每一候选电池指标，从各原始样本子集的样本数据中剔除所述候选电池指标对应的样本指标数据，得到所述候选电池指标对应的各新样本子集，根据所述交叉熵损失函数、所述初始预测精度和各新样本子集，确定所述候选电池指标与车辆电池故障之间的相关度； 根据各候选电池指标与车辆电池故障之间的相关度，从各候选电池指标中筛选出所述关键电池指标。

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