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龍圖騰網獲悉蘇州新靈能電子科技有限公司申請的專利結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統與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：CN119575199B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202411916031.1，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統與方法是由陸堯堯;陳賢龍設計研發完成，并于2024-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統與方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統與方法，涉及電池SOC計算相關技術領域，該系統包括：輕量采樣數據確定模塊，用于對目標電池運行采樣的電數據進行預處理與特征提取，確定輕量采樣數據；輕量化估算模型構建模塊，用于將電池管理劃分為充電工況與放電工況，以蒸餾訓練方式，構建輕量化估算模型；電池荷電狀態估算模塊，用于將輕量采樣數據傳輸至輕量化估算模型，基于電池工況激活目標估算子模型，進行電池荷電狀態估算，確定目標電池的SOC數據。解決了現有技術中存在的SOC計算復雜度和資源消耗較高、估算精度不足及實時性差的技術問題，達到了提高估算精度、降低計算復雜度、減少資源消耗、增強實時性的技術效果。

本發明授權結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統與方法在權利要求書中公布了：1.結合輕量神經網絡的SOC快速估算系統，其特征在于，所述系統包括： 輕量采樣數據確定模塊，用于對目標電池運行采樣的電數據進行預處理與特征提取，確定輕量采樣數據，其中，預處理包括特征屬性維度的橫向處理，與時間維度的縱向處理； 輕量化估算模型構建模塊，用于將電池管理劃分為充電工況與放電工況，以蒸餾訓練方式，構建輕量化估算模型，其中，所述輕量化估算模型包含充電估算子模型與放電估算子模型，以蒸餾損失函數為訓練約束； 電池荷電狀態估算模塊，用于將所述輕量采樣數據傳輸至所述輕量化估算模型，基于電池工況激活目標估算子模型，進行電池荷電狀態估算，確定目標電池的SOC數據，其中，包括單體電池的荷電狀態估算與電池組的整體荷電狀態估算； 所述輕量采樣數據確定模塊包括： SOC相關系數設定單元，用于設定SOC相關系數； 預處理關卡構建單元，用于基于所述SOC相關系數，構建預處理關卡，其中，所述預處理關卡包含第一預處理關卡與第二預處理關卡，所述第一預處理關卡執行電數據篩選，所述第二預處理關卡執行數據縱向處理與橫向處理； 電數據預處理單元，用于基于所述第一預處理關卡與所述第二預處理關卡，預處理所述電數據； 所述輕量化估算模型構建模塊包括： 估算樣本獲取單元，用于獲取基于電池組的估算樣本并進行輕量化處理，所述估算樣本包含樣本采樣數據與樣本SOC數據； 估算大模型訓練單元，用于基于所述估算樣本，監督訓練估算大模型； 蒸餾訓練處理單元，用于以所述估算大模型的輸出為軟訓練數據，結合所述估算樣本，對所述估算大模型進行蒸餾訓練處理，獲取所述輕量化估算模型； 所述輕量化估算模型構建模塊包括： 第一蒸餾損失函數確定單元，用于針對充電工況，確定第一蒸餾損失函數，所述第一蒸餾損失函數表征充電工況下的邏輯損失與數據損失； 第二蒸餾損失函數確定單元，用于針對放電工況，確定第二蒸餾損失函數，所述第二蒸餾損失函數表征放電工況下的邏輯損失與數據損失； 估算子模型確定單元，用于基于所述第一蒸餾損失函數與所述第二蒸餾損失函數，對所述估算大模型進行蒸餾處理，確定所述充電估算子模型與所述放電估算子模型； 估算子模型并行單元，用于并行所述充電估算子模型與所述放電估算子模型，作為所述輕量化估算模型。

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蘇州新靈能電子科技有限公司，其通訊地址為：215300 江蘇省蘇州市玉山鎮新能源路58號1號樓423室；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”。