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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利电池荷电状态SOC估计方法、装置、设备及存储介质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：CN115015761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210545225.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电池荷电状态SOC估计方法、装置、设备及存储介质是由李晓宇;华文;吴楚昕;田劲东设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池荷电状态SOC估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于电池管理技术领域，提供了一种电池荷电状态SOC估计方法、装置、设备及存储介质，包括：在待测电池充放电过程中，根据预设SOC周期，获取在不同频率下待测电池接收的超声激励信号对应的超声响应信号；对超声响应信号进行提取，得到在不同频率下的超声特征；将超声特征输入到电池SOC估计模型中，得到待测电池的SOC估计值，电池SOC估计模型用于对电池每个SOC的SOC值精确估计。从而，该方法可以将多个超声特征输入到电池SOC估计模型中，进行待测电池的SOC估计，以保证能够精确估计待测电池的SOC估计值。

本发明授权电池荷电状态SOC估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池荷电状态SOC估计方法，其特征在于，包括： 在待测电池充放电过程中，根据预设SOC周期，获取在不同频率下所述待测电池接收的超声激励信号对应的超声响应信号； 对所述超声响应信号进行提取，得到在不同频率下的超声特征，所述超声特征包括时域峰值、频域峰值、时域形心、频域形心、时域能量积分、时域波形指数、时域峰度系数、时域偏度系数、时域离散系数、时域形状系数、时域偏移频率中的至少三个特征； 将所述超声特征输入到电池SOC估计模型中，得到所述待测电池的SOC估计值，所述电池SOC估计模型用于对电池每个SOC的SOC值精确估计； 其中，生成所述电池SOC估计模型的过程，包括： 在样本电池充放电过程中，在不同SOC时，获取所述样本电池在预设频率范围的超声响应信号对应的样本超声特征，所述样本电池为至少一个； 根据所述样本超声特征，对原始全连接神经网络FNN模型进行训练，得到FNN模型，所述FNN模型用于估计第一SOC区间的SOC值； 根据所述样本超声特征和携带有标记的样本超声特征对应的失效特征，对原始梯度提升XGBoost模型进行训练，得到XGBoost模型，所述失效特征为不随电池SOC变化而变化的特征，所述XGBoost模型用于估计第二SOC区间的SOC值，所述第二SOC区间低于所述第一SOC区间； 将所述FNN模型和所述XGBoost模型进行融合，得到所述电池SOC估计模型。

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