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龙图腾网恭喜杭州科工电子科技股份有限公司申请的专利用于储能电站的大规模预测电池健康度的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：CN119885678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510355816.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权用于储能电站的大规模预测电池健康度的方法是由刘爱华;王荣强;梅灿军;宋欣民;赵广洋设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于储能电站的大规模预测电池健康度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及储能管理领域，具体为用于储能电站的大规模预测电池健康度的方法，私有化部署大模型；对领域内数据进行预处理，得到加工后数据；初始化向量数据库，将加工后数据导入向量数据库；设计第一Prompt，将输入测试数据封装成第一Prompt后，调用大模型对输入测试数据进行预测，得到大模型SOH预测值；基于输入测试数据，从向量数据库检索得到N个SOH值；基于大模型SOH预测值和检索的N个SOH值，优化第一Prompt，以此调用大模型对输入测试数据进行迭代预测，直到迭代预测得到的大模型SOH预测值满足预设条件为止；基于整合SOH预测值和第二Prompt，调用大模型输出电池健康评价与优化建议。本发明能够低投入成本下对储能电站特定领域进行可靠有效的大模型预测。

本发明授权用于储能电站的大规模预测电池健康度的方法在权利要求书中公布了：1.用于储能电站的大规模预测电池健康度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，私有化部署大模型；对领域内数据进行预处理，得到加工后数据；初始化向量数据库，将所述加工后数据导入所述向量数据库；步骤S2，设计第一Prompt，第一prompt用于封装电池测试数据，并且引导大模型将输入测试数据封装成包含初始预测的输入文本的第一prompt后，调用大模型对所述输入测试数据进行预测，得到大模型SOH预测值；基于所述输入测试数据，从所述向量数据库检索得到N个SOH值；步骤S3，基于所述大模型SOH预测值和检索的N个SOH值，优化所述第一Prompt，具体为：获取检索的N个SOH值对应的SOH均值；基于所述大模型SOH预测值与所述SOH均值之间的数值差异，将所述数值差异拼接至所述第一Prompt，以此优化所述第一Prompt；并基于优化后的第一Prompt，调用大模型对所述输入测试数据进行迭代预测，直到迭代预测得到的大模型SOH预测值满足预设条件为止，具体为：基于优化后的第一Prompt，调用大模型对所述输入测试数据进行迭代预测，得到新的大模型SOH预测值；判断所述新的大模型SOH预测值与所述SOH均值之间的大小差异是否满足预设条件；若满足，则将当前新的大模型SOH预测值作为满足预设条件的大模型SOH预测值；若不满足，则再次优化所述第一Prompt，并调用大模型对所述输入测试数据进行迭代预测，得到新的大模型SOH预测值，直到新的大模型SOH预测值满足预设条件为止；步骤S4，基于满足预设条件的大模型SOH预测值和检索的N个SOH值，得到整合SOH预测值；设计第二Prompt，第二prompt是基于整合后的SOH值，引导大模型生成电池健康状态评价和优化建议的输入文本，基于所述整合SOH预测值和所述第二Prompt，调用大模型输出电池健康评价与优化建议。

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