广东工业大学赵佳虹获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险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：CN121234749B 。
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：202511362776.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险预测方法是由赵佳虹;钟颖桐;麦展硕;胡鹏;李润文设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险预测方法在说明书摘要公布了：本公开涉及电化学储能箱有毒气体风险预测技术领域，具体涉及一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险预测方法，包括：在预设的权重场景库中查找预设数量个相似运输场景，并获取预设数量个相似运输场景下箱式模型、高斯烟羽模型和机器学习模型的预设最优权重；基于预设最优权重以及相似运输场景对应的相似度进行插值计算，得到箱式模型、高斯烟羽模型和机器学习模型的目标权重，基于目标权重进行加权求和，得到目标扩散数据；至少基于目标扩散数据，得到电化学储能箱的有毒气体风险预测结果。由此，通过融合箱式模型、高斯烟羽模型和机器学习模型，提高电化学储能箱有毒气体风险预测的精度和可靠性。
本发明授权一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的电化学储能箱有毒气体风险预测方法，其特征在于，包括： 通过箱式模型得到电化学储能箱中有毒气体的第一扩散数据，通过高斯烟羽模型得到所述有毒气体的第二扩散数据，通过机器学习模型得到所述有毒气体的第三扩散数据； 基于所述电化学储能箱周围的环境信息，在预设的权重场景库中查找与所述电化学储能箱的当前运输场景相似的预设数量个相似运输场景，并获取所述预设数量个相似运输场景下所述箱式模型、所述高斯烟羽模型和所述机器学习模型分别对应的预设最优权重； 基于所述预设最优权重以及所述当前运输场景与所述相似运输场景间的相似度进行插值计算，得到所述箱式模型、所述高斯烟羽模型和所述机器学习模型分别对应的目标权重，并基于所述目标权重对所述第一扩散数据、所述第二扩散数据和所述第三扩散数据进行加权求和，得到目标扩散数据； 至少基于所述目标扩散数据，得到所述电化学储能箱的有毒气体风险预测结果。
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