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龙图腾网获悉深圳市道通智能汽车有限公司申请的专利跨电池荷电状态的预测方法、预测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：CN114879058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210444059.4，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权跨电池荷电状态的预测方法、预测设备及存储介质是由梁丽娜设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨电池荷电状态的预测方法、预测设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨电池荷电状态的预测方法、预测设备及存储介质，所述方法包括：根据第一电池的充电数据，确定离线预测荷电状态模型；根据第二电池的充电数据，确定在线预测荷电状态模型；通过在线迁移学习组合所述离线预测荷电状态模型和在线预测荷电状态模型，确定预测荷电状态组合模型；基于所述预测荷电状态组合模型，预测所述第二电池的荷电状态。从而通过在线迁移学习将离线预测荷电状态模型与在线预测荷电状态模型组合形成预测荷电状态组合模型，实现了同一模型在跨电池预测中的可用性和准确性，提高了在第二电池荷电状态的预测的准确性。

本发明授权跨电池荷电状态的预测方法、预测设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨电池荷电状态的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据第一电池的充电数据，确定离线预测荷电状态模型，包括：采用基于GWO算法，采用第一电池的充电数据训练LSTM模型，确定离线预测荷电状态模型； 根据第二电池的充电数据，确定在线预测荷电状态模型，包括：采用基于RBF-SVM的在线PA算法，RBF-SVM模型在线学习第二电池的充电数据确定在线预测荷电状态模型； 通过在线迁移学习组合所述离线预测荷电状态模型和在线预测荷电状态模型，确定预测荷电状态组合模型，包括：通过在线迁移学习将所述离线预测荷电状态模型和所述在线预测荷电状态模型以初始预设权重进行组合，确定预测荷电状态组合模型；采用所述第二电池的部分充电数据对所述预测荷电状态组合模型进行迭代测试，通过预测结果与实际结果的差距大小在迭代过程中不断进行调整所述离线预测荷电状态模型和所述在线预测荷电状态模型的权重，使预测荷电状态组合模型的预测结果达到最优；从所述预测荷电状态组合模型的预测结果中选择预测结果最优的权重占比作为最终的权重占比，确定最终的预测荷电状态组合模型； 基于所述预测荷电状态组合模型，预测所述第二电池的荷电状态。

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