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龙图腾网获悉章鱼博士智能技术(上海)有限公司申请的专利一种电池剩余充电时间预测方法、装置及电子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：CN115856641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211666115.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池剩余充电时间预测方法、装置及电子设备是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池剩余充电时间预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种电池剩余充电时间预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待测电池的充电环境信息和电池属性信息；根据充电环境信息和电池属性信息，确定待测电池的预测特征；基于预设的融合模型，根据待测电池的预测特征，确定待测电池的剩余充电时间预测结果。上述方案提供的方法，通过基于融合模型，结合待测电池的充电环境信息和电池属性信息，对待测电池的剩余充电时间进行预测，提高了预测结果的准确性。

本发明授权一种电池剩余充电时间预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电池剩余充电时间预测方法，其特征在于，包括： 获取待测电池的充电环境信息和电池属性信息；其中，所述充电环境信息表征待测电池的供电条件和天气对电池充电影响情况，所述电池属性信息表征待测电池本身的荷电状态和电池使用程度； 根据所述充电环境信息和电池属性信息，确定所述待测电池的预测特征； 基于预设的融合模型，根据所述待测电池的预测特征，确定所述待测电池的剩余充电时间预测结果； 其中，所述基于预设的融合模型，根据所述待测电池的预测特征，确定所述待测电池的剩余充电时间预测结果，包括： 基于预设的第一LightGBM模型，根据所述待测电池的预测特征，确定第一中间预测结果； 将所述第一中间预测结果作为第一新特征，添加到所述预测特征，得到第一融合预测特征； 基于预设的第一XGBoost模型，根据所述第一融合预测特征，确定第二中间预测结果； 将所述第二中间预测结果作为第二新特征，添加到所述预测特征，得到第二融合预测特征； 基于预设的第二LightGBM模型，根据所述第二融合预测特征，确定LightGBM模型预测结果； 基于预设的第二XGBoost模型，根据所述第一融合预测特征，确定XGBoost模型预测结果； 基于预设的神经网络模型，根据所述预测特征，确定神经网络模型预测结果； 根据所述LightGBM模型预测结果、XGBoost模型预测结果和神经网络模型预测结果，确定所述待测电池的剩余充电时间预测结果。

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