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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司申请的专利一种锂离子电池电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：CN120370161B 。

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：202510463872.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂离子电池电能预测方法及系统是由殷小东;余佶成;刘俊杰;周峰;岳长喜;梁思远;肖凯设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池电能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种锂离子电池电能预测方法及系统，属于电池性能预测技术领域，其方法包括：获取电池电能时序数据以及预测任务需求和换电应用背景信息；确定电池电能时序数据中的统计特征，基于统计特征、预测任务需求和换电应用背景信息生成文本格式的预测指令；分别将预测指令和电池电能时序数据进行嵌入处理，获得文本嵌入特征和数据嵌入特征；对文本嵌入特征和数据嵌入特征进行对齐，获得对齐特征；将对齐特征输入预训练大语言模型中，获得电能预测结果。本发明设置预测指令包括统计特征、预测任务需求和换电应用背景信息，提高了预训练大语言模型的推理能力，提高了电能预测结果的准确性。

本发明授权一种锂离子电池电能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池电能预测方法，其特征在于，包括： 获取电池电能时序数据以及预测任务需求和换电应用背景信息； 确定所述电池电能时序数据中的统计特征，基于所述统计特征、所述预测任务需求和所述换电应用背景信息生成文本格式的预测指令； 分别将所述预测指令和所述电池电能时序数据进行嵌入处理，获得文本嵌入特征和数据嵌入特征； 对所述文本嵌入特征和所述数据嵌入特征进行对齐，获得对齐特征； 将所述对齐特征输入预训练大语言模型中，获得电能预测结果； 将电池电能时序数据进行嵌入处理，包括： 基于变量类型将所述电池电能时序数据划分为多个独立单变量时序数据； 将所述独立单变量时序数据中的最后一个数据复制预设次数，获得多个复制数据，并将所述多个复制数据拼接至所述独立单变量时序数据尾部，获得扩展时序数据； 基于预设长度和所述预设次数将所述扩展时序数据拆分为多个时序数据块； 将所述时序数据进行特征增强，获得增强时序数据； 将所述增强时序数据输入至特征映射模型中，获得所述数据嵌入特征。

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