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龙图腾网获悉深圳市城市公共安全技术研究院有限公司申请的专利一种电动汽车电池健康状态预测方法、装置及设备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：CN121299514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511872677.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电动汽车电池健康状态预测方法、装置及设备是由高佳鑫;任泽明;魏瑞超;刘非非;黄申石设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车电池健康状态预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提出了一种电动汽车电池健康状态预测方法、装置及设备，其中，该方法包括：采集目标车辆的原始特征数据；计算原始特征数据，生成目标电池的路径特征数据，路径特征数据包括热特征数据和循环特征数据；处理原始特征数据，生成跨通道全局上下文特征；分路处理路径特征数据，生成路径上下文特征，路径上下文特征包括路径特征数据的多尺度动态特征提取结果；在约束条件下，基于全局上下文特征与路径上下文特征的拼接结果，预测目标电池的健康状态，约束条件包括通过路径上下文特征确定的物理一致性约束。本公开一个或者多个实施方式提供的技术方案，能够有效提升电池健康状态在线预测的准确性。

本发明授权一种电动汽车电池健康状态预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车电池健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 利用多源传感器模块，采集目标车辆的原始特征数据，所述原始特征数据包括车辆运行数据和电池运行数据； 利用边缘计算模块，计算所述原始特征数据，生成目标电池的路径特征数据，所述路径特征数据包括热特征数据和循环特征数据，所述热特征数据包括平均温度、峰值温度、温度标准差、温度差、温度应力和与温度相关的Arrhenius系数，所述循环特征数据包括电池容量变化、电池的C倍率、放电深度和等效循环次数； 利用多通道编码模块，处理所述原始特征数据，生成跨通道全局上下文特征，所述跨通道全局上下文特征包括所述原始特征数据的分通道特征感知结果，以及所述分通道特征感知结果的跨通道特征交互结果； 利用分路编码模块，分路处理所述路径特征数据，生成路径上下文特征，所述路径上下文特征包括所述路径特征数据的多尺度动态特征提取结果； 利用预测模块，在约束条件下，基于所述全局上下文特征与所述路径上下文特征的拼接结果，预测所述目标电池的健康状态，所述约束条件包括通过所述路径上下文特征确定的物理一致性约束； 所述处理所述原始特征数据，生成跨通道全局上下文特征，包括： 根据所述原始特征数据的传感器标识，将所述原始特征数据分类输入多个独立的数据嵌入通道，生成各个所述数据嵌入通道对应的通道嵌入输出；利用多头交叉注意力机制，处理所述通道嵌入输出，确定交叉注意力输出；融合所述通道嵌入输出和所述交叉注意力输出，确定所述跨通道全局上下文特征； 所述基于所述全局上下文特征与所述路径上下文特征的拼接结果，预测所述目标电池的健康状态，包括： 将两路所述路径上下文特征的交互特征，以及两路所述路径上下文特征，进行门控融合，生成三元融合特征；拼接所述全局上下文特征、所述三元融合特征和两路所述路径上下文特征，确定目标拼接特征；将所述目标拼接特征，通过预设多层感知机模型，输出所述目标电池的健康状态的预测结果。

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