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龙图腾网获悉中电建新能源集团股份有限公司;武汉理工大学申请的专利液流电池健康状态的确定方法、装置和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：CN121348119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511940864.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权液流电池健康状态的确定方法、装置和电子设备是由毛恒山;王杰;李伟;刘浩骥;熊斌宇;王枭;林希峰;王少晋设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本液流电池健康状态的确定方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本说明书提供了液流电池健康状态的确定方法、装置和电子设备，属于液流电池检测维护技术领域。获取液流电池当前时间段的运行参数；并对当前时间段的运行参数进行预设的时间同步处理，得到时间同步后的运行参数；根据预设的参考特征组合，利用时间同步后的运行参数，计算得到当前时间段的多个关键特征数据；根据预设的拼接规则，拼接当前时间段的多个关键特征数据，得到当前时间段的关键特征数据组；利用融合了Transformer结构和双向GRU结构的预设的电池健康状态预测模型通过处理当前时间段的关键特征数据组，确定出液流电池的电池健康状态。从而能较好地适配于液流电池的检测维护场景，高效、准确地确定出液流电池的电池健康状态。

本发明授权液流电池健康状态的确定方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种液流电池健康状态的确定方法，其特征在于，包括： 获取液流电池当前时间段的运行参数；其中，所述运行参数至少包括电压和电解液流量； 对所述当前时间段的运行参数进行预设的时间同步处理，得到时间同步后的运行参数； 根据预设的参考特征组合，利用时间同步后的运行参数，计算得到当前时间段的多个关键特征数据； 根据预设的拼接规则，拼接当前时间段的多个关键特征数据，得到当前时间段的关键特征数据组； 利用预设的电池健康状态预测模型通过处理当前时间段的关键特征数据组，确定出液流电池的电池健康状态；其中，预设的电池健康状态预测模型为基于Transformer结构和双向GRU结构的混合模型；所述预设的电池健康状态预测模型至少包括：依次相连的第一特征处理模块、第二特征处理模块，以及回归计算模块；所述预设的电池健康状态预测模型还包括动态调整结构；所述动态调整结构的输入端与预设的电池健康状态预测模型的输入端相连，输出端可以分别与第一特征处理模块和第二特征处理模块相连； 所述动态调整结构用于处理当前时间段的时间同步后的电解液流量，得到用于表征当前时间段的电解液流量变化趋势的趋势特征；并基于该趋势特征，调整第一特征处理模块的网络参数和第二特征处理模块的网络参数，得到调整后的第一特征处理模块和调整后的第二特征处理模块；所述调整后的第一特征处理模块用于处理当前时间段的关键特征数据组，挖掘出包含有液流电池的全局特征信息的全局特征向量；所述调整后的第二特征处理模块用于处理全局特征向量挖掘反映当前时间段内单个时间点的液流电池的局部性能的动态变化，以及隐藏的长程性能退化趋势的综合特征向量。

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中电建新能源集团股份有限公司;武汉理工大学，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区北辰世纪中心A座7层；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”。

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