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龙图腾网获悉福建星云电子股份有限公司申请的专利一种基于度量学习的电池性能预测方法及系统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：CN117250512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310901570.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于度量学习的电池性能预测方法及系统是由梁琦晖;何学智;汤慈全设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于度量学习的电池性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了电池检测技术领域的一种基于度量学习的电池性能预测方法及系统，方法包括：步骤S10、基于编码器、预测器创建预训练电池模型；步骤S20、将充电数据裁剪为等长的充电子数据A、B、C；步骤S30、通过编码器分别对A、B、C进行编码，获取电池特征e_anchor、e_pos、e_neg；步骤S40、将e_anchor、e_pos、e_neg输入预测器，获取电池新鲜程度fa、fb、fc；步骤S50、基于e_anchor、e_pos以及e_neg构建度量学习代理任务，基于fa、fb以及fc构建排序学习代理任务；步骤S60、创建总损失函数，基于总损失函数、度量学习代理任务、排序学习代理任务对预训练电池模型进行训练；步骤S70、从预训练电池模型中提取编码器用于电池性能预测。本发明的优点在于：极大的提升了电池性能预测准确度。

本发明授权一种基于度量学习的电池性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于度量学习的电池性能预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、基于编码器以及预测器创建一预训练电池模型； 步骤S20、将获取的充电数据依序裁剪为等长的充电子数据A、充电子数据B、充电子数据C； 步骤S30、通过所述编码器分别对充电子数据A、充电子数据B以及充电子数据C进行编码，分别获取电池特征e_anchor、e_pos以及e_neg； 步骤S40、将所述e_anchor、e_pos以及e_neg输入预测器，分别获取电池新鲜程度fa、fb以及fc； 步骤S50、基于所述e_anchor、e_pos以及e_neg构建一度量学习代理任务，基于所述fa、fb以及fc构建一排序学习代理任务；所述排序学习代理任务要求预测器预测的三个电池新鲜程度，根据充电时间的先后顺序依次变小； 步骤S60、创建一总损失函数：L=Lmetric+λLrank； 其中，L表示总损失函数的总损失值；Lmetric表示度量学习代理任务的损失函数；Lrank表示排序学习代理任务的损失函数；λ表示权重系数； 利用所述度量学习代理任务以及排序学习代理任务对预训练电池模型进行训练，直至所述总损失函数的总损失值小于预设的阈值； 步骤S70、从训练完成的所述预训练电池模型中提取编码器用于电池性能预测。

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