合肥工业大学;三点水新能源科技(安徽)有限公司王诗语获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学;三点水新能源科技(安徽)有限公司申请的专利电池健康状态预测模型的训练方法、设备以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：CN120561657B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511054853.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权电池健康状态预测模型的训练方法、设备以及存储介质是由王诗语;苏建徽;余丹璐;陈驷驹;刘涛设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本电池健康状态预测模型的训练方法、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池健康状态预测模型的训练方法、设备以及存储介质，涉及电池技术领域，包括：根据源域目标时序数据和目标域目标时序数据确定源域时空特征矩阵和目标域时空特征矩阵；基于源域时空特征矩阵进行电池健康状态预测，得到源域SOH预测值；迭代求解源域特征的源域字典和源域稀疏系数矩阵，基于源域字典重构目标域特征，并确定两域差异；基于源域SOH预测值、源域SOH真值和两域差异，得到总损失值，并基于总损失值更新健康状态预测模型的参数，直至得到训练完成的电池健康状态预测模型。解决现有技术中电池健康状态预测模型在面对跨域数据分布偏移时泛化性能不佳的问题，提升模型在不同工况下预测的稳定性和准确性。
本发明授权电池健康状态预测模型的训练方法、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态预测模型的训练方法，其特征在于，所述电池健康状态预测模型的训练方法包括： 根据源域电池在充放电工况下的源域目标时序数据，确定源域时空特征矩阵，以及根据目标域电池在充放电工况下的目标域目标时序数据，确定目标域时空特征矩阵； 基于所述源域时空特征矩阵进行电池健康状态预测，得到源域电池SOH预测值； 基于所述源域时空特征矩阵进行迭代求解，得到源域字典和源域稀疏系数矩阵； 基于所述源域字典重构目标域特征，并根据对应的重构结果和所述目标域时空特征矩阵确定两域差异； 基于所述源域电池SOH预测值、源域电池SOH真值和所述两域差异，得到总损失值，并根据所述总损失值更新健康状态预测模型的参数，在所述总损失值小于或等于预设值时，得到训练完成的所述电池健康状态预测模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学;三点水新能源科技(安徽)有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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