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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种锂电池SOC估计方法、系统、介质、设备及终端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：CN115219907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210803315.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂电池SOC估计方法、系统、介质、设备及终端是由刘尧;张文进;常建涛;李祥宇;李磊设计研发完成，并于2022-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池SOC估计方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于锂电池监测技术领域，公开了一种锂电池SOC估计方法、系统、介质、设备及终端，使用传感器采集锂电池充电周期和放电周期中的电压、电流、温度、循环时间向量以及电池容量数据，基于特征工程和Pearson相关性分析提取电池容量退化相关的特征；利用所选的特征通过构建的CNN网络模型拟合锂电池SOC的退化轨迹，构建粒子滤波算法的状态空间模型，最后基于粒子滤波算法更新和修正SOC估计值，实现锂电池的SOC估计。本发明提供的锂电池SOC估计方法，能够提高SOC退化轨迹跟踪能力、预测精度和预测稳定性，实现对锂电池SOC的准确估计。本发明不依赖复杂的粒子滤波状态空间模型，能够更准确地估计锂电池SOC。

本发明授权一种锂电池SOC估计方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种锂电池SOC估计方法，其特征在于，所述锂电池SOC估计方法包括：使用传感器采集锂电池充电周期和放电周期中的电压、电流、温度、循环时间向量以及电池容量数据，基于特征工程和Pearson相关性分析提取电池容量退化相关的特征；利用所选的特征通过构建的CNN网络模型拟合锂电池SOC的退化轨迹，构建粒子滤波算法的状态空间模型，最后基于粒子滤波算法更新和修正SOC估计值，实现锂电池的SOC估计； 所述锂电池SOC估计方法包括以下步骤： 步骤一，数据采集：使用传感器采集锂电池充放电周期中的电池数据； 步骤二，数据预处理：进行异常值剔除、缺失值填充以及归一化处理； 步骤三，特征工程：通过对各个参数曲线选取合适的电参数以及电参数对应的时间参数对锂离子电池数据集进行特征工程； 步骤四，构建基于CNN的锂电池SOC估计模型并进行锂电池SOC估计； 步骤五，构建基于PF的锂电池SOC修正模型并进行锂电池SOC修正； 所述步骤一中的数据采集包括： 使用传感器采集锂电池充电周期中的电池端电压、电池输出电流、电池温度、充电器测量电流、充电器测量电压、循环时间向量以及电池容量数据；采集放电周期中的电池端子电压、电池输出电流、电池温度、负载测量电流以及负载测量电压随时间变化的数据； 所述步骤二中的数据预处理包括： 通过将异常数据剔除，使用前后项均值填充对缺失数据进行填充，并使用Min-MaxScaling归一化方法归一化数据； 所述步骤五中的基于PF的锂电池SOC修正包括： 当预测状态的退化趋势已知，CNN提取退化趋势中的退化轨迹特征，利用CNN对退化轨迹进行回归计算，得到退化趋势方程： SK＝akCNN[k]+bk； 式中，CNN[]轨迹状态变化；k离散时间序列；SK状态值；a和b为粒子； 趋势方程构建状态空间模型，表示为： Sk＝akCNN[k]+bk； 式中，ak和bk为状态变量；Sk为观测值，Wak和Wbk为噪声。

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