武汉科技大学张绪美获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种退役动力电池健康状态预测方法、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：CN119667525B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411898507.3，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种退役动力电池健康状态预测方法、装置和电子设备是由张绪美;郭千喜;马峰设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种退役动力电池健康状态预测方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种退役动力电池健康状态预测方法、装置和电子设备，属于电池健康状态评估技术领域，其中，该方法包括：对获取的电池参数进行级别划分，得到多个不同等级的电池参数；以电池编号和电池参数等级值为节点，以电池参数的名称为边，构建具有时间戳的图网络结构；并根据图网络结构，构建基于时间的电池状态特征矩阵；将基于时间的电池状态特征矩阵输入至训练完备的电池健康状态估计模型中，得到退役动力电池重组利用健康状态。本发明解决了现有技术中退役动力电池受电池不一致性的影响产生的容量、电压、内阻等参数的变化规律很难被捕捉，导致健康状态的精准估计难度大的技术问题。
本发明授权一种退役动力电池健康状态预测方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种退役动力电池健康状态预测方法，其特征在于，包括： 对获取的电池参数进行级别划分，得到多个不同等级的电池参数； 构建初始图网络结构，并定义头实体节点和尾实体节点； 以电池编号为头实体节点，以电池参数等级值为尾实体节点以及以电池参数的名称为边，构建某一时刻的静态图网络结构； 基于静态图网络结构，构建电池状态、电池状态值、电池编号与时间的四元组模型； 基于所述四元组模型，根据电池编号确定电池状态值与电池参数等级值之间的时序关系； 根据图网络结构，构建基于时间的电池状态特征矩阵，包括：采用基于距离的翻译模型TransE，确定所述图网络结构中各个实体节点的特征编码值，并根据所述特征编码值构建初始向量；根据每一个实体节点的初始向量，构建电池状态特征矩阵； 将基于时间的电池状态特征矩阵输入至训练完备的电池健康状态估计模型中，得到退役动力电池重组利用健康状态。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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