买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉赛力斯汽车有限公司申请的专利一种电池寿命预测方法、装置、电子设备及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：CN119322286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411353776.1，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电池寿命预测方法、装置、电子设备及介质是由吴涛;何浩;黄勇波;邓平;程留;曾鑫;何正义;唐赛设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池寿命预测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电池寿命预测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取电池的放电过程中的电池数据以及电池数据对应的电池节点，并将电池数据作为电池节点对应的节点特征信息；根据预设的差异度阈值选取每个电池节点对应的代表性节点；根据电池节点的节点特征信息以及电池节点对应的代表性节点的节点特征信息构建图结构，并对图结构进行处理得到电池的至少一种聚合特征信息；对至少一种聚合特征信息进行融合，获得电池的多维度时空特征信息；将多维度时空特征信息输入至预训练的电池寿命预测模型，获得电池的寿命预测值。通过本申请可以实现对电池放电过程中多维度时空特征信息的精准捕捉，从而提高电池寿命预测的准确性和实时性。

本发明授权一种电池寿命预测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电池的放电过程中的电池数据以及所述电池数据对应的电池节点，并将所述电池数据作为所述电池节点对应的节点特征信息； 根据预设的差异度阈值选取每个所述电池节点对应的代表性节点； 根据所述电池节点的节点特征信息以及所述电池节点对应的代表性节点的节点特征信息构建图结构，并对所述图结构进行处理得到所述电池的至少一种聚合特征信息； 对至少一种所述聚合特征信息进行融合，获得所述电池的多维度时空特征信息； 将所述多维度时空特征信息输入至预训练的电池寿命预测模型，获得所述电池的寿命预测值； 所述根据预设的差异度阈值选取每个所述电池节点对应的代表性节点，包括： 将所述电池节点的任一节点作为第一节点，并获取所述第一节点的第一节点特征信息； 确定所述第一节点对应的所述电池数据的类型； 根据预设的电池维度从与所述第一节点属于相同的所述类型的节点中选取第二节点，并获取所述第二节点的第二节点特征信息； 计算所述第一节点特征信息和所述第二节点特征信息的差值； 将所述差值输入预设的非线性激活函数得到差异度得分； 在所述差异度得分低于预设的差异度阈值的情况下，所述第二节点为所述第一节点对应的代表性节点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人赛力斯汽车有限公司，其通讯地址为：400020 重庆市江北区福生大道229号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。