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龙图腾网恭喜浙江朝华鼎冠能源科技有限公司申请的专利基于大数据与AI算法的电池故障预测方法、装置及设备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：CN118980958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411086861.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权基于大数据与AI算法的电池故障预测方法、装置及设备是由付强;安中举;刘大勇设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据与AI算法的电池故障预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明属于电池故障检测技术领域，公开了一种基于大数据与AI算法的电池故障预测方法、装置及设备，通过将电池的负反馈数据集、电芯参数集、历史运行数据集以及历史故障数据作为训练集，基于训练集进行模型训练与验证，得到第一AI预测模型与第二AI预测模型，采集电池运行过程中的实际运行数据，将实际运行数据分别输入至第一AI预测模型与第二AI预测模型，得到第一AI预测模型输出的第一预测结果以及第二AI预测模型输出的第二预测结果，根据第一预测结果和第二预测结果确定目标预测结果，通过上述方式能够对储能电池组的故障进行提前预测，排除风险隐患，降低故障和事故发生概率。

本发明授权基于大数据与AI算法的电池故障预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据与AI算法的电池故障预测方法，其特征在于，所述基于大数据与AI算法的电池故障预测方法包括：获取电池的负反馈数据集、电芯参数集、历史运行数据集以及历史故障数据，并将所述电池的负反馈数据集、所述电芯参数集、所述历史运行数据集以及所述历史故障数据作为训练集；基于所述训练集进行模型训练与验证，得到第一AI预测模型与第二AI预测模型，所述第一AI预测模型与所述第二AI预测模型分别进行不同维度的预测，其中，所述第二AI预设模型用于对电池的寿命进行预测，对所述训练集进行预处理，得到处理后的训练集；基于所述处理后的训练集确定电池容量与电池电压之间的对应关系，并根据所述对应关系从所述处理后的训练集中提取与电池寿命关联的容量差特征以及放电特征；从所述处理后的训练集中提取与电池寿命关联的其他特征，所述其他特征至少包括充电温度以及单位充放电循环周期内的电池内阻；根据所述处理后的训练集确定每一组容量差特征、放电特征以及其他特征对应的历史电池寿命；根据所述每一组容量差特征、放电特征、其他特征以及对应的历史电池寿命对第二预设模型进行多次迭代训练，以得到第二AI预测模型；采集电池运行过程中的实际运行数据；将所述实际运行数据分别输入至所述第一AI预测模型与所述第二AI预测模型，得到所述第一AI预测模型输出的第一预测结果以及所述第二AI预测模型输出的第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果确定目标预测结果。

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