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龙图腾网获悉北京大学南昌创新研究院申请的专利电池健康状态预测方法、装置、电子设备及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：CN121186615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511725185.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电池健康状态预测方法、装置、电子设备及存储介质是由严伟;高研;赵恩海;姜鹏飞;王凯;陈喆颖;谌姚琦;黎波设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池健康状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池健康状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测电池在当前充电过程中的当前充电数据；在当前充电过程为不完整充电过程的情况下，根据待测电池的历史充电数据对当前充电数据进行补充；其中，不完整充电过程是指充电起始时刻的电池剩余电量大于第一预设阈值，和或充电结束时刻的电池剩余电量小于第二预设阈值；第一预设阈值大于0%且小于第二预设阈值，第二预设阈值小于100%；基于补充后的充电数据预测待测电池的电池健康状态。本申请能够基于不完整的充电数据，进行更加有效、准确的电池SOH评估。

本发明授权电池健康状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测电池在当前充电过程中的当前充电数据； 在所述当前充电过程为不完整充电过程的情况下，根据所述待测电池的历史充电数据对所述当前充电数据进行补充；其中，所述不完整充电过程是指充电起始时刻的电池剩余电量大于第一预设阈值，和或充电结束时刻的电池剩余电量小于第二预设阈值；所述第一预设阈值大于0%且小于所述第二预设阈值，所述第二预设阈值小于100%； 基于补充后的充电数据预测所述待测电池的电池健康状态，包括：基于所述补充后的充电数据，确定整个充电过程中的关键特征数据；对所述关键特征数据进行回归计算，确定所述待测电池的电池健康状态；所述关键特征数据用于表征在整个充电过程中对所述电池健康状态有关键影响的长期依赖信息； 其中，所述基于所述补充后的充电数据，确定整个充电过程中的关键特征数据，包括： 采用长短时记忆网络，将补充后的充电数据视为一个时间序列，按时间步顺序进行如下的计算： 其中，ft为遗忘门的输出；σ是sigmoid激活函数；Wf是遗忘门的权重矩阵；ht-1是上一时刻的隐藏状态；xt是当前时刻的输入；bf是遗忘门的偏置；是一个候选单元状态，表示当前时刻可能对单元状态的影响；it是输入门的输出；Wi是输入门的权重矩阵；bi是输入门的偏置；Ct是当前时刻的单元状态；ft·Ct-1表示遗忘掉上一时刻的部分状态；表示加入当前时刻的新信息；WC是一个权重矩阵，用于将前一时刻隐藏状态ht-1和当前时刻的输入xt进行线性组合；bC是与计算相关的偏置项；ot是输出门的输出；WO是输出门的权重矩阵；bo是输出门的偏置；ht表示最终的隐藏状态；tanhCt是单元状态通过tanh激活函数的映射结果；y表示最终的输出结果；Wy是一个权重矩阵，用于将当前时刻的隐藏状态ht映射到最终的输出y；by是输出项的偏置。

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大学南昌创新研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新区艾溪湖北路269号10#楼；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”。

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