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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司工程建设管理分公司;广州启安众智建设管理有限责任公司申请的专利蓄电池异常诊断方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN120784500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511157956.7，技术领域涉及：H01M10/48；该发明授权蓄电池异常诊断方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由王文辉;刘涛;叶飞;曹锋;李晓伟;梁彦;程相召;陈仕镇;施凯键;张彬;郭睿龙;张勰;罗维设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本蓄电池异常诊断方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种蓄电池异常诊断方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：分别将蓄电池组的当前多维度电池组信息和蓄电池组中各个蓄电池的当前多维度电池信息输入第一蓄电池诊断模型和第二蓄电池诊断模型，得到各个蓄电池的第一异常概率和第二异常概率；分别将各个蓄电池的第一异常概率和第二异常概率进行融合处理，得到各个蓄电池的目标异常概率；从各个蓄电池中，筛选出目标异常概率大于预设异常概率的第一异常蓄电池，从各个蓄电池中，筛选出预测劣化时间小于预设劣化时间的第二异常蓄电池；根据第一异常蓄电池和第二异常蓄电池，得到蓄电池组中的目标异常蓄电池。采用本方法能够提高蓄电池异常诊断的准确率。

本发明授权蓄电池异常诊断方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种蓄电池异常诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待诊断的蓄电池组的当前多维度电池组信息，以及所述蓄电池组中各个蓄电池的当前多维度电池信息； 将所述蓄电池组的当前多维度电池组信息和所述蓄电池组中各个蓄电池的当前多维度电池信息输入预先训练的第一蓄电池诊断模型，得到所述各个蓄电池的第一异常概率，以及将所述蓄电池组的当前多维度电池组信息和所述蓄电池组中各个蓄电池的当前多维度电池信息输入预先训练的第二蓄电池诊断模型，得到所述各个蓄电池的第二异常概率； 获取所述第一蓄电池诊断模型的预测准确率，以及所述第二蓄电池诊断模型的预测准确率；根据所述第一蓄电池诊断模型的预测准确率，以及所述第二蓄电池诊断模型的预测准确率，查询预测准确率与模型权重之间的对应关系，得到第一蓄电池诊断模型的第一模型权重，以及所述第二蓄电池诊断模型的第二模型权重；将所述第一模型权重确认为所述第一异常概率对应的第一权重，以及将所述第二模型权重确认为所述第二异常概率对应的第二权重；按照所述第一权重和所述第二权重，分别将所述各个蓄电池的第一异常概率和第二异常概率进行融合处理，得到所述各个蓄电池的目标异常概率； 从所述各个蓄电池中，筛选出所述目标异常概率大于预设异常概率的蓄电池，作为第一异常蓄电池，以及获取所述蓄电池组的历史多维度电池组信息，以及所述蓄电池组中各个蓄电池的历史多维度电池信息；将所述蓄电池组的当前多维度电池组信息和历史多维度电池组信息进行组合，得到所述蓄电池组的组合多维度电池组信息，以及将所述蓄电池组中各个蓄电池的当前多维度电池信息和历史多维度电池信息进行组合，得到所述蓄电池组中各个蓄电池的组合多维度电池信息；获取所述组合多维度电池组信息的特征向量，以及所述蓄电池组中各个蓄电池的组合多维度电池信息的特征向量；分别将所述组合多维度电池组信息的特征向量与所述蓄电池组中各个蓄电池的组合多维度电池信息的特征向量进行融合处理，得到所述蓄电池组中各个蓄电池的组合多维度电池信息的融合特征向量；分别将所述蓄电池组中各个蓄电池的组合多维度电池信息的融合特征向量输入预先训练的蓄电池劣化预测模型，得到所述各个蓄电池的预测劣化时间，并从所述各个蓄电池中，筛选出对应的预测劣化时间小于预设劣化时间的蓄电池，作为第二异常蓄电池； 根据所述第一异常蓄电池和所述第二异常蓄电池，得到所述蓄电池组中的目标异常蓄电池。

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南方电网调峰调频发电有限公司工程建设管理分公司;广州启安众智建设管理有限责任公司，其通讯地址为：510620 广东省广州市天河区天河路240号丰兴广场C座第23层01-06单元；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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