小米汽车科技有限公司近期公布了一项名为“电池健康状态预测方法及装置”的专利。该专利旨在通过结合电池运行工况数据和电池健康状态相关数据，训练电池状态预测模型，从而更准确地预测电池的健康状态参数。这一技术创新有助于解决现有预测精度不足的问题，提升电动汽车电池管理的效率和安全性。专利申请号为202311491388.5，申请公布号为CN119959764 A，申请日期为2023年11月9日，公布时间为2025年5月9日。

🔋 专利的核心在于通过训练来提升预测精度。该方法首先获取包含电池运行工况数据的第一训练数据集，并用其训练电池状态预测模型，以确定第一参数集。

📊 随后，该方法获取包含电池健康状态相关数据的第二训练数据集，并用其训练电池状态预测模型，以确定第二参数集。

⚙️ 接着，将第一参数集和第二参数集配置到电池状态预测模型中，为后续预测做准备。

💡 最后，将电池的实时参数输入到训练好的模型中进行推理运算，从而确定电池的健康状态参数，实现精准预测。

快科技5月9日消息，天眼查信息显示，近日，小米汽车科技有限公司申请的“电池健康状态预测方法及装置”专利公布。摘要显示，本公开涉及仿真运算领域。

具体步骤为：获取第一训练数据集，根据第一训练数据集训练电池状态预测模型以确定第一参数集，其中，第一训练数据集为电池运行中的工况数据；

获取第二训练数据集，根据第二训练数据集训练电池状态预测模型以确定第二参数集，其中，第二训练数据集为电池健康状态相关数据；

将第一参数集和第二参数集配置到电池状态预测模型中；将电池的实时参数输入电池状态预测模型中进行推理运算，以确定电池健康状态参数。

本公开通过两个训练数据集训练电池状态预测模型中的参数，实现了对电池健康状态参数的预测，避免预测精度不足的问题，提高了对电池状态预测的准确度。

与此同时，近日，国家知识产权局官网已公布小米汽车科技有限公司旗下一项“电池健康状态预测方法及装置”专利，相应专利申请号为 202311491388.5，申请公布号为 CN 119959764 A，申请日期为 2023 年 11 月 9 日，申请公布时间为 2025 年5月9日。