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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法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：CN121235410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511745540.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法是由许玮嘉;谷丰;席林;张予佳;袁志林;方渊航设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理及共享经济运营技术领域，公开了面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法，方法通过可移动电能单元与固定式充储电终端连接时触发数据同步，上传终端运行数据、环境暴露数据及历史事件数据至云端服务器；云端对数据预处理后提取时序、静态、环境及历史事件四类特征组，输入预训练的多源融合健康状态评估模型计算综合健康度评分；根据评分划分健康度等级，结合终端位置信息生成运维指令，由运维人员或自动化设备执行调配。本发明通过多源数据融合提升健康度评估准确性，基于等级和位置实现智能化梯度利用，解决了现有技术评估单一、调度低效的问题，降低了运维成本，保障了共享充电网络的安全性和可靠性。

本发明授权面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法在权利要求书中公布了：1.面向共享充电网络的电池健康度评估与梯度利用方法，其特征在于，包括： 当可移动电能单元与固定式充储电终端完成连接时，触发数据同步流程，所述固定式充储电终端将接收到的所述可移动电能单元在上一个服务周期内记录的终端运行数据、环境暴露数据与历史事件数据上传至云端服务器； 所述云端服务器对接收到的所述终端运行数据、环境暴露数据与历史事件数据进行预处理，并从中提取时序特征组、静态特征组、环境特征组与历史事件特征组，将所述时序特征组、静态特征组、环境特征组与历史事件特征组输入至预训练的多源融合健康状态评估模型中，计算出所述可移动电能单元当前的综合健康度评分； 根据所述综合健康度评分，基于预设规则将所述可移动电能单元划入对应的健康度等级，并结合所述可移动电能单元当前所在的所述固定式充储电终端的位置信息，由云端调度引擎生成运维指令，所述运维指令包括保留原位、站内转移、跨站调度或线下回收； 运维人员或自动化设备接收并执行所述运维指令，将所述可移动电能单元实际调配至目标所述固定式充储电终端； 所述多源融合健康状态评估模型的评估过程包括： 将所述时序特征组输入至深度学习子模型，得到第一初步评分，公式表达为：； 将所述静态特征组输入至机器学习子模型，得到第二初步评分，公式表达为：； 将所述、、所述环境特征组以及所述历史事件特征组共同输入至元学习器，得到所述综合健康度评分，公式表达为：； 所述将所述、、所述环境特征组以及所述历史事件特征组共同输入至元学习器，得到所述综合健康度评分，具体包括： 所述元学习器基于预设的融合策略对所述、、及进行融合计算，所述融合策略的公式表达为： ； 其中，和均为权重系数，且；为环境惩罚系数；为历史事件惩罚系数；为预设的理想环境条件向量；为环境特征组与理想环境条件的欧式距离；为历史事件惩罚项，输出值为一个基于所述历史事件特征组计算的非负标量，且所述可移动电能单元跌落事件冲击越强、累计次数越多、过充过放事件越多，则所述历史事件惩罚项的输出值越高； 所述历史事件惩罚项的计算表达式为： ； 其中，、及分别为跌落事件的累计次数、峰值加速度的最大值及过充过放事件的累计次数；和均为大于1的指数，用于放大高频次、高强度的历史事件对健康度的非线性负面影响；、、为所述元学习器在训练过程中通过优化算法学习得到的最优权重参数。

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