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龙图腾网获悉中车株洲电力机车有限公司申请的专利电池材料组合方法、设备及计算机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：CN119400308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411423613.6，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权电池材料组合方法、设备及计算机存储介质是由曹彦;代辉;施柱;旷世杰;史春帅设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池材料组合方法、设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池材料组合方法、设备及计算机存储介质，涉及新能源材料技术领域，该方法包括：基于电池材料数据，生成一组或多组候选材料组合；提取所述候选材料组合的属性特征，并将所述属性特征转换为特征向量；将所述特征向量输入至预先训练好的预测模型中，得到所述候选材料组合的性能预测结果。本申请通过生成候选材料组合，并利用预测模型对候选材料组合进行性能预测，实现了对电池材料组合的高效筛选与安全性能预测，显著提高了电池材料的研发效率，同时也扩大了电池材料组合的选择范围。

本发明授权电池材料组合方法、设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池材料组合方法，其特征在于，所述电池材料组合方法包括： 基于电池材料数据，生成一组或多组候选材料组合，所述电池材料数据包括正极材料、负极材料、电解液以及隔膜； 提取所述候选材料组合的属性特征，并将所述属性特征转换为特征向量，所述属性特征包括所述正极材料的晶体结构、电化学活性和离子扩散速率，以及所述负极材料的比容量、电子导电性和稳定性；其中，在将所述属性特征转换为特征向量时，基于所述候选材料组合的所述属性特征，构造特征矩阵；对所述特征矩阵进行主成分分析，提取出预设数量个主成分；将所述预设数量个主成分组合，得到所述特征向量； 将所述特征向量输入至预先训练好的预测模型中，得到所述候选材料组合的性能预测结果； 所述基于电池材料数据，生成一组或多组候选材料组合包括：采用遗传算法或粒子群优化算法生成所述候选材料组合；其中，基于电池材料的能量密度、循环寿命，计算每个材料组合的适应度值，并基于所述适应度值确定最终的所述候选材料组合； 所述将所述特征向量输入至预先训练好的预测模型中，得到所述候选材料组合的性能预测结果的步骤之前，包括： 获取所述电池材料的材料属性对应的安全性能数据，所述安全性能数据包括所述电池材料在外部冲击条件下的冲击测试结果； 根据所述材料属性和所述安全性能数据，构建电池材料数据集； 基于所述电池材料数据集，对预测模型进行训练； 利用训练好的预测模型，对所述候选材料组合进行安全性能预测，并输出所述候选材料组合的性能预测结果。

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