特斯联科技集团有限公司郭天楚获国家专利权
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龙图腾网获悉特斯联科技集团有限公司申请的专利应用于锂电池SOH及RUL预测的特征筛选方法、系统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：CN116577661B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310293019.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权应用于锂电池SOH及RUL预测的特征筛选方法、系统及设备是由郭天楚;李鹏宇;汪彪;王君生;华先胜设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本应用于锂电池SOH及RUL预测的特征筛选方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及锂电池健康度及剩余使用寿命预测技术领域，具体发明了一种应用于锂电池健康度及剩余使用寿命预测的特征筛选方法、系统及设备。该方法包括：采集锂电池第1～N次充放电循环中基于时间序列的循环数据，将该循环数据划分为训练集和测试集；搭建transformer模型，将训练集输入该transformer模型进行训练，从而学习到最优的循环关系及特征量；将测试集输入训练好的transformer模型，提取特征。该方法、系统及设备能够代替人工经验筛选，快速筛选出最优特征，同时解决了未达到某一个固定循环次数无法提取特征的问题。
本发明授权应用于锂电池SOH及RUL预测的特征筛选方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于锂电池健康度及剩余使用寿命预测的特征筛选方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采集锂电池第1～N次充放电循环中基于时间序列的循环数据，将所述循环数据划分为训练集和测试集； S2：搭建transformer模型，将所述训练集输入所述transformer模型进行训练，从而学习到最优的循环关系及特征量；其中，所述特征量包括标准差、方差、比值和均值中的至少一种； S3：将所述测试集输入训练好的所述transformer模型，提取特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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