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龙图腾网获悉清华大学申请的专利电池内部状态的识别方法、装置、计算机设备和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：CN120280518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510773467.8，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权电池内部状态的识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由徐梁飞;张曦元;胡尊严;李建秋;欧阳明高设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池内部状态的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电池内部状态的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一电池的第一测量数据；将第一测量数据输入至状态重构模型，获取状态重构模型重构得到的第一电池的内部状态数据；其中，状态重构模型为将第二测量数据和与第二测量数据对应的内部状态数据作为训练集训练得到的，第二测量数据和第二测量数据对应的内部状态数据为基于第二电池的仿真模型获取的，内部状态数据包括阴极催化层氧气浓度、质子交换膜水含量、阴极流道水蒸气浓度、阴极催化层液态水饱和度中的至少一种，状态重构模型的算法架构与内部状态数据对应设置。提高了识别内部状态数据的准确度。

本发明授权电池内部状态的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池内部状态的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一电池的第一测量数据； 将所述第一测量数据输入至状态重构模型，获取所述状态重构模型重构得到的所述第一电池的内部状态数据； 其中，所述状态重构模型为将第二测量数据和与所述第二测量数据对应的内部状态数据作为训练集训练得到的，所述第二测量数据和所述第二测量数据对应的内部状态数据为基于第二电池的仿真模型获取的，所述内部状态数据包括阴极催化层氧气浓度、质子交换膜水含量、阴极流道水蒸气浓度、阴极催化层液态水饱和度中的至少一种，所述状态重构模型的算法架构与内部状态数据对应设置；所述状态重构模型的训练过程中，通过比较所述第二电池对应的电流密度仿真值和电流密度实验值，确定电流密度误差；所述电流密度误差包括第一电流密度误差和第二电流密度误差，在所述第一电流密度误差小于第一误差阈值，且所述第二电流密度误差小于第二误差阈值时，基于所述仿真模型获取所述第二电池的第二测量数据；所述电流密度仿真值包括平均电流密度仿真值和分区电流密度仿真值，所述电流密度实验值包括平均电流密度实验值和分区电流密度实验值； 所述状态重构模型包括以下子模型中的至少一个： 第一支持向量机，用于对所述第一测量数据进行重构得到所述第一电池的阴极催化层氧气浓度； 第一随机森林模型，用于对所述第一测量数据进行重构得到所述第一电池的质子交换膜水含量； 第二支持向量机，用于对所述第一测量数据进行重构得到所述第一电池的阴极流道水蒸气浓度； 第二随机森林模型，用于对所述第一测量数据进行重构得到所述第一电池的阴极催化层液态水饱和度。

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