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龙图腾网获悉合肥国轩高科动力能源有限公司申请的专利动力电池检测方法、装置、非易失性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：CN119270080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411377884.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权动力电池检测方法、装置、非易失性存储介质是由盛丽;董世民;蒋晨;吴宝;吕希祥设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本动力电池检测方法、装置、非易失性存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动力电池检测方法、装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取目标动力电池的多种运行数据；确定分别用于描述多种运行数据的多组文本数据，其中，多种运行数据与多组文本数据一一对应；将多组文本数据导入目标大语言模型，由目标大语言模型输出目标动力电池的检测结果，其中，目标大语言模型通过微调数据库对大语言模型的参数微调得到，微调数据库包括样本文本数据和样本检测结果。本发明解决了动力电池的故障检测方法效率较低的技术问题。

本发明授权动力电池检测方法、装置、非易失性存储介质在权利要求书中公布了：1.一种动力电池检测方法，其特征在于，包括： 获取目标动力电池的多种运行数据； 确定分别用于描述所述多种运行数据的多组文本数据，其中，所述多种运行数据与所述多组文本数据一一对应； 将所述多组文本数据导入目标大语言模型，由所述目标大语言模型输出所述目标动力电池的检测结果，其中，所述目标大语言模型通过微调数据库对大语言模型的参数微调得到，所述微调数据库包括样本文本数据和样本检测结果； 其中，所述确定分别用于描述所述多种运行数据的多组文本数据，包括：将所述多种运行数据分别转化为时间序列数据，得到与所述多种运行数据一一对应的多个时间序列数据；采用如下从所述多个时间序列数据中目标时间序列数据提取目标特征数据的方式，对所述多个时间序列数据分别进行特征提取，得到与所述多个时间序列数据一一对应的多个特征数据：将所述目标时间序列数据分解，得到所述目标时间序列数据的趋势因子和季节性因子，其中，所述趋势因子表征所述目标时间序列数据的变化趋势，所述季节性因子表征所述目标时间序列数据的周期性变化；对所述趋势因子进行特征提取，得到所述目标时间序列数据的趋势特征；对所述季节性因子进行特征提取，得到所述目标时间序列数据的季节性特征；根据所述目标时间序列数据的趋势特征和所述目标时间序列数据的季节性特征，得到所述目标特征数据；基于所述多个特征数据得到所述多组文本数据； 其中，所述目标大语言模型通过如下方式得到：获取所述大语言模型的参数对应的第一权重矩阵；构建与所述第一权重矩阵维度一致的第二权重矩阵；基于预设的迭代次数，根据所述微调数据库，对设置有所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵的大语言模型进行迭代训练，并对所述第二权重矩阵进行迭代调节，得到第三权重矩阵；根据所述第三权重矩阵，确定所述目标大语言模型。

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