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龍圖騰網獲悉西安郵電大學申請的專利一種鋰電池SOC估計方法、系統、介質、設備及終端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：CN115219907B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210803315.4，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權一種鋰電池SOC估計方法、系統、介質、設備及終端是由劉堯;張文進;常建濤;李祥宇;李磊設計研發完成，并于2022-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰電池SOC估計方法、系統、介質、設備及終端在說明書摘要公布了：本發明屬于鋰電池監測技術領域，公開了一種鋰電池SOC估計方法、系統、介質、設備及終端，使用傳感器采集鋰電池充電周期和放電周期中的電壓、電流、溫度、循環時間向量以及電池容量數據，基于特征工程和Pearson相關性分析提取電池容量退化相關的特征；利用所選的特征通過構建的CNN網絡模型擬合鋰電池SOC的退化軌跡，構建粒子濾波算法的狀態空間模型，最后基于粒子濾波算法更新和修正SOC估計值，實現鋰電池的SOC估計。本發明提供的鋰電池SOC估計方法，能夠提高SOC退化軌跡跟蹤能力、預測精度和預測穩定性，實現對鋰電池SOC的準確估計。本發明不依賴復雜的粒子濾波狀態空間模型，能夠更準確地估計鋰電池SOC。

本發明授權一種鋰電池SOC估計方法、系統、介質、設備及終端在權利要求書中公布了：1.一種鋰電池SOC估計方法，其特征在于，所述鋰電池SOC估計方法包括：使用傳感器采集鋰電池充電周期和放電周期中的電壓、電流、溫度、循環時間向量以及電池容量數據，基于特征工程和Pearson相關性分析提取電池容量退化相關的特征；利用所選的特征通過構建的CNN網絡模型擬合鋰電池SOC的退化軌跡，構建粒子濾波算法的狀態空間模型，最后基于粒子濾波算法更新和修正SOC估計值，實現鋰電池的SOC估計； 所述鋰電池SOC估計方法包括以下步驟： 步驟一，數據采集：使用傳感器采集鋰電池充放電周期中的電池數據； 步驟二，數據預處理：進行異常值剔除、缺失值填充以及歸一化處理； 步驟三，特征工程：通過對各個參數曲線選取合適的電參數以及電參數對應的時間參數對鋰離子電池數據集進行特征工程； 步驟四，構建基于CNN的鋰電池SOC估計模型并進行鋰電池SOC估計； 步驟五，構建基于PF的鋰電池SOC修正模型并進行鋰電池SOC修正； 所述步驟一中的數據采集包括： 使用傳感器采集鋰電池充電周期中的電池端電壓、電池輸出電流、電池溫度、充電器測量電流、充電器測量電壓、循環時間向量以及電池容量數據；采集放電周期中的電池端子電壓、電池輸出電流、電池溫度、負載測量電流以及負載測量電壓隨時間變化的數據； 所述步驟二中的數據預處理包括： 通過將異常數據剔除，使用前后項均值填充對缺失數據進行填充，并使用Min-MaxScaling歸一化方法歸一化數據； 所述步驟五中的基于PF的鋰電池SOC修正包括： 當預測狀態的退化趨勢已知，CNN提取退化趨勢中的退化軌跡特征，利用CNN對退化軌跡進行回歸計算，得到退化趨勢方程： SK＝akCNN[k]+bk； 式中，CNN[]軌跡狀態變化；k離散時間序列；SK狀態值；a和b為粒子； 趨勢方程構建狀態空間模型，表示為： Sk＝akCNN[k]+bk； 式中，ak和bk為狀態變量；Sk為觀測值，Wak和Wbk為噪聲。

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西安郵電大學，其通訊地址為：710061 陜西省西安市雁塔區長安南路563號西安郵電大學；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”。