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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测系统及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：CN114994546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210675036.4，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测系统及方法是由何志刚;倪祥淦;盘朝奉;张香港;金英洁;郭晓丹设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测系统及方法，预测系统包括车载区块链平台、地区私人链和联盟区块链，联盟区块链对电动车辆及其电池组的公共索引数据提取特征与标签，对公共索引数据特征的数据集进行预处理，同标签一起构成数据集Xn，并丢弃弱相关特征，得到数据集X′n，利用其他电动车辆的数据集X′n训练基于Informer的神经网络模型，根据电动车辆自身的历史数据对训练后的基于Informer的神经网络模型进行重新校准，对重新校准的基于Informer的神经网络模型，设置预测序列长度，预测电池组的SOH。本发明能够较为精确的监测电池组未来的健康状态，有助于做好电池全寿命周期的管理。

本发明授权一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链和Informer神经网络的电池组SOH预测方法，其特征在于： 联盟区块链对电动车辆及其电池组的公共索引数据提取特征与标签； 对公共索引数据特征的数据集进行预处理，同标签一起构成数据集Xn，并丢弃弱相关特征，得到数据集X′n； 利用其他电动车辆的数据集X′n训练基于Informer的神经网络模型； 根据电动车辆自身的历史数据对训练后的基于Informer的神经网络模型进行重新校准，对重新校准的基于Informer的神经网络模型，设置预测序列长度，预测电池组的SOH； 对公共索引数据特征的数据集进行预处理，包括： 对于电池组状态特征中的SOC进行异常检测，当ΔSOCk+1-ΔSOCkμ时，保留当前SOC值，否则丢弃，其中，ΔSOCk是采样时间点k对应的电池SOC，μ为SOC变化率阈值； 对于数据集中除SOC之外的特征：将缺失值达到80％以上的特征所在列丢弃，对缺失值在80％以下的进行填充；再对每一列特征进行异常值检测，删除异常值所在的行；然后将剩余特征划分为连续型特征Xc和离散型特征Xd，并分别进行归一化为X′c、独热编码为X′d； 所述数据集Xn＝concatX′c,X′d,ySOH，concat为拼接函数，ySOH表示公共索引数据的标签。

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