珠海市贡峰新能源开发有限公司饶利容获国家专利权
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龙图腾网获悉珠海市贡峰新能源开发有限公司申请的专利基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估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：CN121091119B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511633660.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估方法是由饶利容;梅沁园;章飞;孔英设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估方法，涉及电池健康状态动态评估技术领域。方法包括采集电池多模态运行数据，构建标准化跨尺度数据集，进行分层特征提取，得到多维度特征向量，生成动态融合特征矩阵，构建基于融合特征矩阵的SOH动态预测模型，输出SOH预测值，建立基于数字孪生的动态阈值预警机制，并回溯分析衰减根源。本发明通过引入微观数据实现全维度监测，经跨尺度预处理保障数据质量；借混合模型与AMKAF算法提升特征表达与融合精度；用混合预测模型兼顾数据精度与物理合理性；通过数字孪生预警动态调阈值并溯源，实现SOH全生命周期精准评估，保障安全、延长寿命、降运维成本。
本发明授权基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态特征融合的电池健康状态动态评估方法，其特征在于，包括： 采集电池多模态运行数据，所述多模态运行数据包括电参数数据、热参数数据、机械状态数据和微观特征数据； 对所述多模态运行数据进行跨尺度预处理，构建标准化跨尺度数据集； 基于改进双注意力机制的CNN-GRU-Transformer混合模型，对所述标准化跨尺度数据集进行分层特征提取，得到多维度特征向量； 采用自适应多核注意力融合算法对所述多维度特征向量进行动态融合，生成动态融合特征矩阵； 构建基于融合特征矩阵的SOH动态预测模型，将所述动态融合特征矩阵作为输入，输出SOH预测值； 建立基于数字孪生的动态阈值预警机制，动态生成各生命周期阶段的SOH安全阈值区间； 当SOH预测值超出阈值区间时，触发分级预警，并基于数字孪生体回溯分析衰减根源，生成包含衰减机理、剩余寿命及针对性维护策略的评估报告。
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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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