四川长风致远科技申请基于机器学习的电池状态监测分析专利，能全面准确监测分析电池状态

金融界2025年5月1日消息，国家知识产权局信息显示，四川长风致远科技有限公司申请一项名为“基于机器学习的电池状态监测分析方法及系统”的专利，公开号CN119881669A，申请日期为2025年3月。

专利摘要显示，本发明提供一种基于机器学习的电池状态监测分析方法及系统，首先获取目标电池充放电循环中的实时运行数据，涵盖电压、电流、温度序列及时间戳序列，接着进行多维度特征提取生成原始特征集合，经动态时序处理得到标准化特征矩阵，再将其输入预训练的电池状态监测模型，生成退化、健康及剩余寿命预测参数，由此生成异常检测结果与维护决策建议，最后基于上述结果对模型参数权重自适应调整，更新模型预测精度。本方法能全面准确监测分析电池状态，提升预测精度，为电池维护提供可靠依据。

天眼查资料显示，四川长风致远科技有限公司，成立于2017年，位于成都市，是一家以从事研究和试验发展为主的企业。企业注册资本500万人民币。通过天眼查大数据分析，四川长风致远科技有限公司参与招投标项目8次，财产线索方面有商标信息6条，专利信息39条。

本文源自：金融界

作者：情报员