广州汽车集团股份有限公司瑞吉尔·托纳蒂乌获国家专利权
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龙图腾网获悉广州汽车集团股份有限公司申请的专利利用机器学习模型预测电池健康状况的方法和系统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：CN114829961B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202180005305.X，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权利用机器学习模型预测电池健康状况的方法和系统是由瑞吉尔·托纳蒂乌;张轶珍;胡道;傅颖;许永刚设计研发完成，并于2021-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本利用机器学习模型预测电池健康状况的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种利用机器学习模型预测基于电池满负载下的行驶距离的电池健康状况的方法和系统。该方法包括:远程获取车辆历史信息，其中车辆历史信息包括以下至少一个:里程表读数、电池充电状态、车速、电池模块温度和电池电压；根据车辆在电池满负载下行驶的距离和车辆历史信息之间的关系，创建行驶距离模型；通过使用车辆实时远程信息作为模型输入，基于行驶距离模型获取车辆在电池满负载下行驶的距离；将获取的距离与距离参考值进行比较，预测车辆的电池健康状况。
本发明授权利用机器学习模型预测电池健康状况的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种利用机器学习模型预测电池健康状况的方法，其特征在于，包括: 远程获取车辆历史信息，其中所述车辆历史信息包括以下至少一项:里程表读数、电池充电状态、车速、电池模块温度、电池电压； 根据车辆在电池满负载下行驶的距离和所述车辆历史信息之间的关系，创建行驶距离模型； 通过使用车辆实时远程信息作为模型输入，基于所述行驶距离模型获取车辆在电池满负载下行驶的距离； 将获取的距离与距离参考值进行比较，预测车辆的电池健康状况； 所述根据车辆在电池满负载下行驶的距离和所述车辆历史信息之间的关系，创建行驶距离模型包括： 从所述车辆历史信息中识别电池满负载下电池行程； 从所述电池行程中提取以下模型特征中的至少一个:正负加速度计数、平均车速、平均电池温度、电池温度的不平衡度、再生能量、平均电池电压差和累计距离； 根据所述车辆在电池满负载下行驶的距离和所述模型特征之间的关系，对行驶距离进行建模。
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