小米汽车科技有限公司在电池技术领域取得了新进展，一项名为“电池健康状态预测方法及装置”的专利近日被正式公布。
据天眼查财产线索信息显示，这项专利的核心在于通过仿真运算来提升电池健康状态的预测精度。具体而言，该专利采用了两个训练数据集来优化电池状态预测模型。
首先，专利中提到的方法会收集电池在实际运行中的工况数据，构成第一训练数据集。这一数据集用于初步训练电池状态预测模型，并确定一组初始参数集。这些参数集能够帮助模型理解电池在不同工况下的表现。
接着，方法进一步引入了第二训练数据集，该数据集专注于电池健康状态的相关数据。通过这一数据集的训练，模型能够学习到更多关于电池健康状态变化的信息，从而确定另一组参数集。
在完成两次训练后，这两组参数集会被整合到电池状态预测模型中。当电池的实际运行参数被输入到该模型中进行推理运算时，模型能够依据这些经过优化的参数集，更准确地预测电池的健康状态参数。
这一创新方法有效解决了电池状态预测中常见的精度不足问题。通过结合工况数据和健康状态数据，小米汽车科技有限公司的新专利显著提高了电池状态预测的准确度，为电动汽车和其他依赖高性能电池的设备提供了更为可靠的技术支持。
