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龙图腾网获悉蔚来汽车科技(安徽)有限公司申请的专利建立电池异常检测模型的方法及电池异常检测的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：CN115358295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210892647.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权建立电池异常检测模型的方法及电池异常检测的方法是由邰康盛;张健;后士浩;潘鹏举;吴毅成设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本建立电池异常检测模型的方法及电池异常检测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于建立电池异常检测模型的方法、用于电池异常检测的方法、实现上述方法的计算机存储介质及计算机设备。按照本发明的一个方面提出一种用于建立电池异常检测模型的方法，其包括下列步骤：经由第一网络结构处理电池特征序列以生成所述电池特征序列的语义信息；经由第二网络结构处理电芯特征序列以生成所述电芯特征序列的语义信息；合并所述电池特征序列的语义信息和所述电芯特征序列的语义信息；以及经由全连接层输入合并的所述电池特征序列的语义信息和所述电芯特征序列的语义信息以构建分类器并训练所述分类器，以基于训练的分类器建立所述电池异常检测模型。

本发明授权建立电池异常检测模型的方法及电池异常检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于建立电池异常检测模型的方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤： 经由第一网络结构处理电池特征序列以生成所述电池特征序列的语义信息； 经由第二网络结构处理电芯特征序列以生成所述电芯特征序列的语义信息； 合并所述电池特征序列的语义信息和所述电芯特征序列的语义信息；以及 经由全连接层输入合并的所述电池特征序列的语义信息和所述电芯特征序列的语义信息以构建分类器并训练所述分类器，以基于训练的分类器建立所述电池异常检测模型， 其中经由第一网络结构处理电池特征序列以生成所述电池特征序列的语义信息包括： 利用概念机递归神经网络将所述电池特征序列表征为伪图像特征图；以及 利用卷积神经网络编码器对所述伪图像特征图进行编码以生成所述电池特征序列的语义信息， 其中经由第二网络结构处理电芯特征序列以生成所述电芯特征序列的语义信息包括： 对所述电芯特征序列进行特征编码以获取所述电芯特征序列的浅层序列特征； 利用双向门控循环单元获取所述电芯特征序列的浅层序列特征的序列之间的关联性，并基于所述关联性确定所述电芯特征序列的深层序列特征；以及 利用注意力机制网络获取所述电芯特征序列的深层序列特征的序列维度的加权，以基于所述电芯特征序列的深层序列特征和所述电芯特征序列的深层序列特征的序列维度的加权生成所述电芯特征序列的语义信息。

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