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龙图腾网获悉苏州新灵能电子科技有限公司申请的专利结合轻量神经网络的SOC快速估算系统与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：CN119575199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411916031.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权结合轻量神经网络的SOC快速估算系统与方法是由陆尧尧;陈贤龙设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合轻量神经网络的SOC快速估算系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合轻量神经网络的SOC快速估算系统与方法，涉及电池SOC计算相关技术领域，该系统包括：轻量采样数据确定模块，用于对目标电池运行采样的电数据进行预处理与特征提取，确定轻量采样数据；轻量化估算模型构建模块，用于将电池管理划分为充电工况与放电工况，以蒸馏训练方式，构建轻量化估算模型；电池荷电状态估算模块，用于将轻量采样数据传输至轻量化估算模型，基于电池工况激活目标估算子模型，进行电池荷电状态估算，确定目标电池的SOC数据。解决了现有技术中存在的SOC计算复杂度和资源消耗较高、估算精度不足及实时性差的技术问题，达到了提高估算精度、降低计算复杂度、减少资源消耗、增强实时性的技术效果。

本发明授权结合轻量神经网络的SOC快速估算系统与方法在权利要求书中公布了：1.结合轻量神经网络的SOC快速估算系统，其特征在于，所述系统包括： 轻量采样数据确定模块，用于对目标电池运行采样的电数据进行预处理与特征提取，确定轻量采样数据，其中，预处理包括特征属性维度的横向处理，与时间维度的纵向处理； 轻量化估算模型构建模块，用于将电池管理划分为充电工况与放电工况，以蒸馏训练方式，构建轻量化估算模型，其中，所述轻量化估算模型包含充电估算子模型与放电估算子模型，以蒸馏损失函数为训练约束； 电池荷电状态估算模块，用于将所述轻量采样数据传输至所述轻量化估算模型，基于电池工况激活目标估算子模型，进行电池荷电状态估算，确定目标电池的SOC数据，其中，包括单体电池的荷电状态估算与电池组的整体荷电状态估算； 所述轻量采样数据确定模块包括： SOC相关系数设定单元，用于设定SOC相关系数； 预处理关卡构建单元，用于基于所述SOC相关系数，构建预处理关卡，其中，所述预处理关卡包含第一预处理关卡与第二预处理关卡，所述第一预处理关卡执行电数据筛选，所述第二预处理关卡执行数据纵向处理与横向处理； 电数据预处理单元，用于基于所述第一预处理关卡与所述第二预处理关卡，预处理所述电数据； 所述轻量化估算模型构建模块包括： 估算样本获取单元，用于获取基于电池组的估算样本并进行轻量化处理，所述估算样本包含样本采样数据与样本SOC数据； 估算大模型训练单元，用于基于所述估算样本，监督训练估算大模型； 蒸馏训练处理单元，用于以所述估算大模型的输出为软训练数据，结合所述估算样本，对所述估算大模型进行蒸馏训练处理，获取所述轻量化估算模型； 所述轻量化估算模型构建模块包括： 第一蒸馏损失函数确定单元，用于针对充电工况，确定第一蒸馏损失函数，所述第一蒸馏损失函数表征充电工况下的逻辑损失与数据损失； 第二蒸馏损失函数确定单元，用于针对放电工况，确定第二蒸馏损失函数，所述第二蒸馏损失函数表征放电工况下的逻辑损失与数据损失； 估算子模型确定单元，用于基于所述第一蒸馏损失函数与所述第二蒸馏损失函数，对所述估算大模型进行蒸馏处理，确定所述充电估算子模型与所述放电估算子模型； 估算子模型并行单元，用于并行所述充电估算子模型与所述放电估算子模型，作为所述轻量化估算模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州新灵能电子科技有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市玉山镇新能源路58号1号楼423室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。