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龙图腾网获悉北京长锋创新科技有限公司申请的专利电池运行状态监测评估方法、系统、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：CN119780750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411705604.6，技术领域涉及：G01R31/385；该发明授权电池运行状态监测评估方法、系统、电子设备及存储介质是由佘志平设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池运行状态监测评估方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电池运行状态监测评估方法、系统、电子设备及存储介质，涉及电池监查技术领域。该方法包括：采集电池在充放电过程中的多模态监测数据；基于深度学习的多视角编码器，对多模态监测数据进行预处理，得到多模态融合特征向量；将基于预设的融合铅酸蓄电池知识图谱对多模态融合特征向量进行因果链推理，得到电池状态因果链条，并基于电池状态因果链条对铅酸蓄电池进行状态评估，得到实时状态评估结果；将多模态融合特征向量输入预设的电池性能退化趋势估计模型，得到电池性能退化趋势；基于实时状态评估结果和电池性能退化趋势对铅酸蓄电池的状态进行综合评估，得到综合评估结果。通过上述方法提高了铅酸蓄电池状态评估结果的准确性。

本发明授权电池运行状态监测评估方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池运行状态监测评估方法，其特征在于，所述方法包括： 采集铅酸蓄电池在充放电过程中的多模态监测数据； 基于深度学习的多视角编码器，对所述多模态监测数据进行预处理，得到多模态融合特征向量； 将基于预设的融合铅酸蓄电池知识图谱对所述多模态融合特征向量进行因果链推理，得到一系列电池状态因果链条，并基于所述电池状态因果链条对所述铅酸蓄电池进行状态评估，得到实时状态评估结果，其中，所述融合铅酸蓄电池知识图谱是通过对所述铅酸蓄电池的关键组件、退化机理、健康状态进行因果推理得到； 将所述多模态融合特征向量输入预设的电池性能退化趋势估计模型，得到电池性能退化趋势； 基于所述实时状态评估结果和电池性能退化趋势对铅酸蓄电池的状态进行综合评估，得到综合评估结果； 所述基于深度学习的多视角编码器，对所述多模态监测数据进行预处理，得到多模态融合特征向量，包括： 计算所述多模态监测数据的均值和标准差，基于所述均值和标准差，利用预设的Z-score方法对所述多模态监测数据进行尺度变换，得到标准化数据，对所述标准化数据进行分布矫正，得到预处理后的多模态监测数据； 对所述预处理后的多模态监测数据进行时域视角、频域视角和空域视角的特征提取，得到所述时域视角对应的时域特征向量，所述频域视角对应的频域特征向量和所述空域视角对应的空域特征向量； 将所述时域特征向量、所述频域特征向量和所述空域特征向量进行特征拼接，得到所述多模态融合特征向量。

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