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龙图腾网恭喜北京车和家汽车科技有限公司申请的专利自放电监控模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114462194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111613018.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权自放电监控模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由郑文婕;孙志文;王巍设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本自放电监控模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提出一种自放电监控模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电池管理技术领域。该方法包括：获取多个训练样本，其中，每个所述训练样本包括标注自放电等级及多个荷电状态离群特征参考值；将多个所述荷电状态离群特征参考值输入初始模型，以获取所述初始模型输出的预测自放电等级；根据所述预测自放电等级与所述标注自放电等级间的差异，对所述初始模型进行修正，以生成自放电监控模型。本公开通过训练生成能够对电池的自放电程度进行分级的自放电监控模型，不仅保证了对电池自放电情况的准确识别，而且实现了基于电池自放电的严重程度确定电池自放电的等级。

本发明授权自放电监控模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自放电监控模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多个训练样本，其中，每个所述训练样本包括标注自放电等级及多个荷电状态离群特征参考值，所述标注自放电等级是从自放电等级中确定的；将多个所述荷电状态离群特征参考值输入初始模型，以获取所述初始模型输出的预测自放电等级，所述预测自放电等级是所述初始模型对多个所述荷电状态离群特征参考值解析后从所述自放电等级中确定的；根据所述预测自放电等级与所述标注自放电等级间的差异，对所述初始模型进行修正，以生成自放电监控模型；所述获取多个训练样本，包括：确定每个所述自放电等级对应的第一数值范围及第二数值范围，其中，所述第一数值范围为荷电状态离群特征在设定周期内的数值范围，所述第二数值范围为所述荷电状态离群特征在所述设定周期内的变化率的数值范围；根据所述第一数值范围及所述第二数值范围，生成每个所述自放电等级对应的多个初始样本曲线；其中，所述初始样本曲线为所述荷电状态离群特征在所述设定周期内的变化曲线；根据所述初始样本曲线，确定所述设定周期内多个参考时段的荷电状态离群特征初始值；为每个所述荷电状态离群特征初始值分别生成一个对应的随机数；将每个所述荷电状态离群特征初始值分别与对应的随机数相加，以获取每个所述参考时段对应的所述荷电状态离群特征参考值；获取多个所述荷电状态离群特征参考值对应的所述标注自放电等级，以生成所述训练样本。

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