武汉动力电池再生技术有限公司许开华获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉动力电池再生技术有限公司申请的专利一种退役电池荷电状态预测方法、装置及电子设备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：CN114660468B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210318734.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种退役电池荷电状态预测方法、装置及电子设备是由许开华;张宇平;刘虹灵;别传玉;张阳琳;阳婕;肖磊;宋华伟设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种退役电池荷电状态预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种退役电池荷电状态预测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取若干退役电池在不同荷电状态下的数据，利用所述数据进行曲线拟合，根据曲线拟合结果得到特征参数；构建神经网络模型，根据所述特征参数对所述神经网络模型进行训练，得到训练完备的神经网络模型；获取待预测退役电池的实时特征参数，根据所述实时特征参数和所述训练完备的神经网路模型得到所述待预测退役电池的荷电状态。本发明公开的退役电池荷电状态预测方法，提高了退役电池荷电状态预测的准确性。
本发明授权一种退役电池荷电状态预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种退役电池荷电状态预测方法，其特征在于，包括： 获取若干退役电池在不同荷电状态下的数据，利用所述数据进行曲线拟合，根据曲线拟合结果得到特征参数； 构建DBN-DNN神经网络模型，根据所述特征参数对所述神经网络模型进行训练，得到训练完备的神经网络模型，所述DBN-DNN神经网络模型包括1层输入层、3层隐藏层及1层输出层，所述DBN-DNN神经网络模型由3个受限玻尔兹曼机单元组成，所述受限玻尔兹曼机单元包括两层，上层为隐层，下层为显层，前一个受限玻尔兹曼机单元的隐层即输出层作为下一个受限玻尔兹曼机单元的显层即输入层； 获取待预测退役电池的实时特征参数，根据所述实时特征参数和所述训练完备的神经网络模型得到所述待预测退役电池的荷电状态。
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