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龙图腾网恭喜陕西长风动力有限公司;陕西长风智能科技有限公司;西安长风智存科技有限公司申请的专利人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测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：CN119716587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510213107.2，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测方法是由唐欢童;王金胜设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测方法。应用于人工智能技术领域，所述方法包括：获取电池的历史时间点的多种特征和状态信息的时间序列数据并进行预处理；将预处理后的时间序列数据输入到基于多尺度补丁混合网络的特征提取模型中进行特征提取；自监督对比表示学习阶段利用学习到的特征表示为每个样本找到语义上有意义的最近邻居和最远邻居，自监督分类阶段基于所有特征样本的最近邻居和最远邻居信息进行分类，通过自定义损失函数训练分类模型；使用训练好的模型对电池新的时间序列数据进行分类预测，输出电池健康状态。本发明提高了电池储能健康状态监测与剩余寿命预测的准确性、稳定性和泛化能力。

本发明授权人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能驱动的电池储能健康状态与剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取电池的历史时间点的多种特征和状态信息的时间序列数据并进行预处理；多种特征和状态信息包括电压数据、电流数据、温度数据、容量数据、电池内阻、使用寿命和历史循环次数；将预处理后的时间序列数据输入到基于多尺度补丁混合网络的特征提取模型中进行特征提取，其中，所述多尺度补丁混合网络由时间混合器和空间混合器组成；其中，时间混合器利用不同大小的卷积核捕捉短期和长期依赖关系，提取变量时间序列信息；空间混合器基于最大方差框架进行特征聚合，提取变量维度上的多尺度信息；其中，所述时间混合器利用不同大小的卷积核捕捉短期和长期依赖关系，提取变量时间序列信息，包括：时间混合器通过沿时间维度使用线性层和多层感知机提取变量时间序列信息，并通过短连接或残差连接将输入与输出相加，具体公式为： ，其中，为输入时间序列特征；为线性层，用于对输入时间序列特征进行线性层归一化；为多层感知机，用于特征变换和提取，对归一化后的数据进行非线性映射，以学习更深层次的表示；为最终的输出特征，即提取的变量时间序列信息；在自监督对比表示学习阶段，使用三元组损失函数训练所述特征提取模型以优化网络提取的时间序列特征，并且利用学习到的特征表示为每个样本找到语义上有意义的最近邻居和最远邻居；在自监督分类阶段，基于所有特征样本的最近邻居和最远邻居信息进行分类，通过自定义损失函数训练分类模型，以达到最佳的分类效果；使用训练好的模型对电池新的时间序列数据进行分类预测，输出电池健康状态。

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