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龙图腾网获悉深圳晨希动力科技有限公司申请的专利电池管理方法、装置、存储介质以及终端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：CN120327342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510464430.7，技术领域涉及：B60L58/12；该发明授权电池管理方法、装置、存储介质以及终端是由石洋;苏亮钦;汪洋;夏正部设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池管理方法、装置、存储介质以及终端在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池管理方法、装置、存储介质以及终端。基于车辆在上一子路径的能耗修正信息以及车辆在当前子路径的行驶信息获取车辆在当前子路径的特征数据；将特征数据输入至电池预测模型，获取电池预测模型输出的车辆在当前子路径的初始预测能耗；获取车辆在当前子路径的实际能耗；基于特征数据、初始预测能耗以及实际能耗，对电池预测模型的预测误差概率分布进行更新，依据更新后的预测误差概率分布对初始预测能耗进行修正，得到车辆在当前子路径的能耗修正信息。完成一个子路径后利用实际能耗校正模型，并用校正后模型对下一子路径进行能耗预测，能够结合实际条件动态调整模型，提升预测准确度，以更精准调整电池的能量分配和管理策略。

本发明授权电池管理方法、装置、存储介质以及终端在权利要求书中公布了：1.一种电池管理方法，其特征在于，所述方法包括： 基于车辆在上一子路径的能耗修正信息以及所述车辆在当前子路径的行驶信息获取所述车辆在所述当前子路径的特征数据； 将所述特征数据输入至电池预测模型，获取所述电池预测模型输出的所述车辆在所述当前子路径的初始预测能耗，其中，所述电池预测模型通过以下方式训练得到：基于长短期记忆网络和双向门控循环单元构建初始电池预测模型；获取多个样本特征数据，并将各样本特征数据输入至所述初始电池预测模型中，对初始电池预测模型进行训练；在所述初始电池预测模型的训练过程中，控制所述初始电池预测模型基于各样本特征数据输出对应的预测荷电状态，并根据各预测荷电状态和各样本特征数据的真实荷电状态，调整所述初始电池预测模型的超参数直至所述初始电池预测模型收敛，得到训练后的电池预测模型； 获取所述车辆在所述当前子路径的实际能耗； 计算所述实际能耗和所述初始预测能耗之间的预测误差；基于所述预测误差和所述特征数据，根据贝叶斯定理将所述电池预测模型的先验预测误差概率分布更新为后验预测误差概率分布； 依据所述后验预测误差概率分布中预测误差的期望确定误差修正系数，并基于所述误差修正系数对所述初始预测能耗进行修正得到修正预测能耗，将所述修正预测能耗和所述误差修正系数作为所述车辆在所述当前子路径的能耗修正信息。

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