清华大学袁悦博获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于电池特征参数的电池状态检测方法和装置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：CN116243169B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211519748.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于电池特征参数的电池状态检测方法和装置是由袁悦博;孔祥栋;卢兰光;韩雪冰;王贺武;欧阳明高设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于电池特征参数的电池状态检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于电池特征参数的电池状态检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待测电池的充电特征参数实测值和放电特征参数实测值；充电特征参数实测值和放电特征参数实测值分别通过对待测电池进行充电处理和放电处理产生的；将充电特征参数实测值输入至训练后的机器学习模型，得到放电特征参数预测值；确定放电特征参数实测值和放电特征参数预测值的差异度，并根据差异度确定待测电池的状态。采用本方法能够提高检测电池状态的精准度。
本发明授权基于电池特征参数的电池状态检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于电池特征参数的电池状态检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测电池在化成过程和或定容过程中产生的充电测试数据和放电测试数据；所述充电测试数据和所述放电测试数据包括温度、电压、电流数据中的至少两种； 根据所述充电测试数据和所述放电测试数据分别提取充电特征参数实测值和放电特征参数实测值；所述充电特征参数实测值和所述放电特征参数实测值分别通过对所述待测电池进行充电处理和放电处理产生的，所述放电特征参数实测值包括多个放电特征参数对应的实测值； 将所述充电特征参数实测值输入至训练后的机器学习模型，得到放电特征参数预测值，所述放电特征参数预测值包括所述多个放电特征参数对应的预测值； 针对每个所述放电特征参数，确定所述放电特征参数对应的实测值和所述放电特征参数对应的预测值的差值，并根据所述差值和预设标准差的比值，得到所述放电特征参数对应的单一偏差值；根据各所述放电特征参数对应的单一偏差值的和值，得到所述放电特征参数实测值和所述放电特征参数预测值的差异度，并根据所述差异度确定所述待测电池的状态。
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