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龍圖騰網獲悉內蒙古電力(集團)有限責任公司內蒙古電力科學研究院分公司申請的專利基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120122002B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510622556.2，技術領域涉及：G01R31/382；該發明授權基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法是由薛守洪;岳鵬飛;楊耀國;張若朋;褚文超;吳立霞;康謙;李龍;呂小龍;王延國;黑文斌設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法，涉及電池監測技術領域，該方法通過分布式傳感器陣列實時采集電池模組數據，生成時間?空間對齊的實時多維度動態參數集。動態選擇最優狀態估計模型，基于三維溫度場數據構建非線性溫度漂移補償函數，結合徑向基神經網絡對電池內阻進行實時動態修正，利用時變衰減特征結合應力?容量衰減關聯模型生成老化補償系數。采用遷移學習機制對卡爾曼濾波參數進行在線迭代更新，并通過三重冗余校驗模塊對各階段SOC估計值進行綜合校驗和修正，輸出最終SOC估計值。本發明通過多維度數據融合、模型動態優化及遷移學習機制，顯著提高了磷酸鐵鋰儲能電站SOC監測的精度與可靠性。

本發明授權基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法在權利要求書中公布了：1.基于卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰儲能電站SOC高精度監測方法，其特征在于，包括： 步驟1，通過分布式傳感器陣列實時采集儲能電站中磷酸鐵鋰電池模組的電壓、電流、三維溫度場數據及表面應力信號，并進行預處理，生成時間-空間對齊的實時多維度動態參數集； 步驟2，將所述實時多維度動態參數集輸入改進型多模型自適應卡爾曼濾波架構，所述架構包含基礎等效電路模型、溫度補償模型及老化修正模型三類子模型，通過模型概率加權算法從三類子模型中動態選擇最優狀態估計模型，輸出初始SOC估計值； 步驟3，基于所述實時多維度動態參數集中的三維溫度場數據構建非線性溫度漂移補償函數，基于徑向基神經網絡對電池內阻進行實時動態修正，并將修正后的電池內阻參數反饋至所述溫度補償模型，優化初始SOC估計值，生成第二SOC估計值； 步驟4，利用預訓練的LSTM時序預測網絡提取所述實時多維度動態參數集中電池極化電壓的時變衰減特征，結合應力-容量衰減關聯模型生成老化補償系數，并反饋至所述老化修正模型，優化第二SOC估計值，得到第三SOC估計值； LSTM時序預測網絡的訓練過程是以歷史循環數據中的容量衰減軌跡為訓練集，預測極化電壓的時變衰減斜率，所述歷史循環數據包括歷史多維度動態參數集中的電壓、電流、三維溫度場數據及表面應力信號，以及對應的SOC變化軌跡；結合應力-容量衰減關聯模型生成老化補償系數的方法包括：將LSTM時序預測網絡提取的時變衰減特征輸入應力-容量衰減關聯模型，計算電極活性物質損失率；將磷酸鐵鋰電池模組的電化學阻抗譜特征與充放電循環次數進行加權融合，生成綜合健康因子；在卡爾曼濾波更新階段，根據電極活性物質損失率、綜合健康因子和老化補償矩陣計算老化補償系數； 步驟5，采用遷移學習機制對卡爾曼濾波參數進行在線迭代更新，并通過三重冗余校驗模塊對初始SOC估計值、第二SOC估計值和第三SOC估計值進行綜合校驗和修正，輸出最終SOC估計值； 所述三重冗余校驗模塊包括開路電壓校驗單元、電化學阻抗校驗單元、庫侖計數校驗單元和模糊邏輯仲裁器；所述開路電壓校驗單元用于在靜置階段采集平衡電壓，通過查表法獲取基準SOC參考值；所述電化學阻抗校驗單元用于施加1kHz~10mHz掃頻信號，通過弛豫時間常數反推可用容量；所述庫侖計數校驗單元用于累計充放電凈電荷量，結合溫度補償后的額定容量計算SOC；所述模糊邏輯仲裁器用于根據當前工況動態為所述開路電壓校驗單元獲取的基準SOC參考值、所述電化學阻抗校驗單元反推的可用容量和所述庫侖計數校驗單元計算的SOC分配權重系數，當三者偏差超過1%時觸發人工復核指令。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人內蒙古電力(集團)有限責任公司內蒙古電力科學研究院分公司，其通訊地址為：010010 內蒙古自治區呼和浩特市玉泉區錫林南路21號內蒙古電力科學研究院科研樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。