广东顺畅科技有限公司严强获国家专利权
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龙图腾网获悉广东顺畅科技有限公司申请的专利深度学习驱动的电池剩余容量动态评估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：CN121385672B 。
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：202511971620.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权深度学习驱动的电池剩余容量动态评估方法及系统是由严强;李国光;陈观寿;陈赐健;邹杰新;罗永生;李柏年;梁晋源;周泳智;罗伟设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习驱动的电池剩余容量动态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习驱动的电池剩余容量动态评估方法及系统，涉及电池容量评估技术领域，包括：读取当前SOC区域并当前预测误差置信区间；监测获取多源运行数据序列，并进行运行状态平稳性分析，输出当前运行平稳系数；补偿预设标准预测深度，生成适配预测深度；根据当前运行平稳系数和适配预测深度制定适配预测方案，并获取适配多源预测数据，调用电池剩余容量预测插件，对目标蓄电池组进行电池剩余容量预测，输出电池剩余容量评估结果。本发明解决了传统电池剩余容量评估因未适配实际运行场景，采用统一评估方案，易出现资源过度消耗或评估精度无法匹配实际需求的问题。
本发明授权深度学习驱动的电池剩余容量动态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.深度学习驱动的电池剩余容量动态评估方法，其特征在于，方法包括： 读取目标蓄电池组所处的当前SOC区域，并匹配获取电池剩余容量预测的当前预测误差置信区间； 监测获取所述目标蓄电池组在历史时区内的多源运行数据序列，根据所述多源运行数据序列进行运行状态平稳性分析，输出当前运行平稳系数； 根据所述当前预测误差置信区间和当前运行平稳系数，对预设标准预测深度进行补偿，生成适配预测深度； 基于预设预测指标空间，根据所述当前运行平稳系数和适配预测深度制定适配预测方案，按照所述适配预测方案采集获取适配多源预测数据，以及调用基于深度学习构建的电池剩余容量预测插件，根据所述适配多源预测数据对所述目标蓄电池组进行电池剩余容量预测，输出电池剩余容量评估结果。
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