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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法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：CN116381507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310376653.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法是由范兴明;封浩;张鑫;贠祥;孟祥飞;李涛设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法。通过HPPC试验获得锂电池开路电压OCV，建立OCV与SOC映射关系；然后测量锂电池工作电压、电流数据，由自适应遗忘因子递推最小二乘算法AFFRLS进行模型参数估算；再通过无迹卡尔曼滤波UKF进行SOC的预测，并利用改进的自适应遗传算法AGA自适应匹配UKF测量噪声协方差矩阵R；在R的基础上，基于噪声自适应匹配方法更新状态噪声协方差矩阵Q。本发明通过AGA和UKF的融合方法预测SOC，具有鲁棒性良好、噪声自适应、时变状态跟踪能力强等特点，能更好地在非线性、时变性系统进行在线应用，提高了SOC预测精度。

本发明授权一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法在权利要求书中公布了：1.一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过HPPC试验获得锂离子电池的OCV与SOC关系，进行二者的参数拟合； 步骤2：对工作状态的同规格锂电池进行电压电流的测量； 步骤3：将测量值组成AFFRLS输入参数矩阵，为二阶RC等效电路模型的参数估算做准备； 步骤4：通过AFFRLS估算参数向量，再通过参数向量计算二阶RC等效电路模型参数R0、R1、R2、C1、C2； 步骤5：由步骤4得到的模型参数，建立状态方程和观测方程； 步骤6：初始化UKF噪声协方差矩阵R、Q，误差协方差矩阵P，状态向量x0； 步骤7：获得步骤6迭代误差，误差大于设定值将进行Q、R的自适应更新； 步骤8：对R通过AGA算法进行自适应匹配； 步骤9：对Q通过噪声匹配法自适应更新； 步骤10：由步骤6的SOC、步骤1的OCV-SOC拟合关系、步骤4估算的模型参数，计算端电压预测值，并输出SOC和电压预测值；再返回步骤2开始下一次预测，直至预测需求结束。

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