买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学;宁夏大学;香港理工大学;中卫龙源新能源有限公司申请的专利一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法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：CN120850178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511358679.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法是由韩特;魏一鸣;刘伊彤;姚家驰;胡春生;田金鹏;刘源设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与新能源管理技术领域，尤其是指一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法，充分融合电池包运行过程中多源多模态数据，构建动态演化的图结构以刻画电芯间复杂的耦合关系与退化传播路径，引入GRU机制建模时间维度上的状态演化特征，通过“预训练‑微调”迁移策略适配不同电池工况，并最终部署于电池管理系统BMS实现在线健康监测与智能故障预警。该方法有效提升了电池包健康评估的精度、稳定性与泛化能力，克服了传统方法无法动态感知电芯状态演化、难以适应复杂运行环境的技术瓶颈。

本发明授权一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态时空图神经网络的电池包智能健康管理方法，其特征在于，包括： 获取源域电池包多源运行历史数据和对应的电池包结构信息数据； 对所述源域电池包多源运行历史数据进行预处理和特征提取，生成时序电芯状态特征表示； 根据所述电池包结构信息数据，构建初始静态图结构，基于所述时序电芯状态特征表示，计算每个时间步内所述初始静态图结构中电芯节点之间的状态差异度，并引入边权更新函数对静态边权进行自适应调整，生成动态图结构序列； 基于时序电芯状态特征表示和动态图结构序列构建源域数据集，基于所述源域数据集对预先构建的动态图神经网络模型进行预训练，并将训练完成的模型迁移至目标域进行微调优化包括： 基于所述源域数据集，根据多任务损失联合优化策略学习不同来源电池包的时空退化模式与结构演化特征，对预先构建的动态图神经网络模型进行预训练； 采集目标电池包运行历史数据和对应的电池包结构信息数据，生成对应的时序电芯状态特征表示和动态图结构序列，构建目标域数据集； 基于所述目标域数据集，保持结构建模共享参数冻结，对任务参数进行微调优化； 其中，构建所述动态图神经网络包括： 构建动态图神经网络，采用门控循环单元建模电芯节点的时间依赖关系，针对每个时间步，基于动态图结构对每个电芯节点进行邻居状态信息聚合，更新电芯节点隐藏状态，并对更新后的电芯节点隐藏状态进行图卷积操作，提取电芯节点嵌入特征，将电芯节点嵌入特征映射为预测值； 将优化好的模型加载至电池管理系统，实时根据目标电池包运行数据输出电池健康状态和剩余使用寿命预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学;宁夏大学;香港理工大学;中卫龙源新能源有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。