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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利电池状态预测模型的训练方法及相关装置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：CN114970841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202110197414.8，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权电池状态预测模型的训练方法及相关装置是由胡明睿;程康设计研发完成，并于2021-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池状态预测模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了人工智能领域中一种电池状态预测模型的训练方法及相关装置。本申请提供的技术方案中，根据目标电池的第一电池特征信息对第一模型进行自监督训练，第一模型包括第一预训练表示模型和第一预测模型；根据目标电池的第二电池特征信息和第一标签信息对电池状态预测模型进行监督训练，电池状态预测模型包括特征向量提取模型和第二预测模型，特征向量提取模型进行监督训练之前的初始参数包括对第一模型进行自监督训练后得到的第一预训练表示模型的参数。本申请的技术方案能够使用实车数据预测实车的电池状态，并且降低了电池状态预测模型的训练成本。

本发明授权电池状态预测模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种电池状态预测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取目标电池在第一时段内的第一电池特征信息，所述目标电池的电池特征信息包括以下一种或多种信息：所述目标电池的电流信息、所述目标电池的电压信息、所述目标电池的温度信息和所述目标电池的电池电量指标SOC； 根据所述第一电池特征信息对第一模型进行自监督训练，所述第一模型包括第一预训练表示模型和第一预测模型，所述第一预测模型的输入包括所述第一预训练表示模型的输出，所述第一预训练表示模型用于确定输入的电池特征信息的表示向量，所述第一预测模型用于确定输入的表示向量对应的目标电池特征信息；其中，所述自监督训练包括以下训练任务中至少一项任务：预测目标电池在第一时段内的SOC序列；预测目标电池在第一时段的电压序列；预测目标电池在第一时段内每个SOC片段的充电时间；预测目标电池在第一时段内的充电模式；或，预测目标电池在第一时段内的随机掩码处的SOC值； 获取所述目标电池的第二电池特征信息和第一标签信息，所述第一标签信息用于指示所述第二电池特征信息对应的电池状态信息；所述第二电池特征信息是从原始的电池管理系统上报的数据中获取的； 根据所述第二电池特征信息和所述第一标签信息对所述电池状态预测模型进行监督训练，所述电池状态预测模型包括特征向量提取模型和第二预测模型，所述第二预测模型的输入包括所述特征向量提取模型的输出，所述特征向量提取模型的初始参数包括对所述第一模型进行所述自监督训练后得到的所述第一预训练表示模型的参数。

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