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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种电池长期性能筛选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：CN119537833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411538699.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种电池长期性能筛选方法及系统是由贾新羽设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池长期性能筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种电池长期性能筛选方法及系统，获取训练集充放电容量增量曲线和测试集充放电容量增量曲线；提取不同第一电压注意力窗口内的训练序列片段数据和测试序列片段数据；对训练序列片段数据和测试序列片段数据进行特征提取，得到训练序列特征集和测试序列特征集；筛选符合预设第一条件的第二电压注意力窗口；获取第二电压注意力窗口内的训练序列特征集，并对预设分类模型进行训练，得到符合预设第二条件的性能筛选模型；获取第二电压注意力窗口内的测试序列特征集，并输入所述性能筛选模型，对测试集电池样本进行电池长期性能筛选。本发明解决现有技术依赖的输入数据类别单一，部分关键信息的缺失，导致电池长期性能筛选的准确性低的问题。

本发明授权一种电池长期性能筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电池长期性能筛选方法，其特征在于，包括： 选取训练集电池样本和测试集电池样本，获取训练集充放电容量增量曲线和测试集充放电容量增量曲线； 基于预设第一电压注意力窗口、训练集充放电容量增量曲线和测试集充放电容量增量曲线，提取不同第一电压注意力窗口内的训练序列片段数据和测试序列片段数据； 对所述训练序列片段数据和测试序列片段数据进行特征提取，得到训练序列特征集和测试序列特征集，所述训练序列特征集和测试序列特征集还包括：训练集电池样本标签和测试集电池样本标签；所述训练集电池样本标签和测试集电池样本标签是基于所述训练集充放电容量增量曲线和测试集充放电容量增量曲线，获取训练集电池样本和测试集电池样本的衰减趋势，并基于所述训练集电池样本和测试集电池样本的衰减趋势对训练集电池样本和测试集电池样本进行标记得到的； 基于训练序列特征集对预设分类模型进行训练，筛选符合预设第一条件的第二电压注意力窗口，包括：将训练集电池样本上提取的训练序列特征集和训练集电池样本标签输入预设分类模型进行分类训练和评分，输出不同第一电压注意力窗口内的训练序列片段数据的评分值；对不同第一电压注意力窗口内的训练序列片段数据的评分值进行排序，筛选满足预设第一条件的训练序列片段数据对应的第一电压注意力窗口作为第二电压注意力窗口； 获取所述第二电压注意力窗口内的训练序列片段数据对应的训练序列特征集，并对预设分类模型进行训练，得到符合预设第二条件的性能筛选模型，包括：基于所述第二电压注意力窗口，获取第二起始电压和第二电压间隔；基于所述第二起始电压和第二电压间隔，提取第二电压注意力窗口内的训练序列片段数据对应的训练序列特征集；基于所述第二电压注意力窗口内的训练序列片段数据对应的训练序列特征集和训练集电池样本标签，对预设分类模型进行训练，得到满足预设第二条件的性能筛选模型； 获取所述第二电压注意力窗口内的测试序列片段数据对应的测试序列特征集，并输入所述性能筛选模型，对测试集电池样本进行电池长期性能筛选。

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