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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法及系统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：CN120180383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510258126.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法及系统是由王艳娇;向丽霏;邓木清设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法及系统，采用Volterra模型对锂电池系统进行建模，将锂电池系统模型的核系数收集到一个张量中，根据特定的张量网络形式推导得到张量列Volterra锂电池系统模型；基于放电数据对张量列Volterra锂电池系统模型进行训练，并采用基于子辨识模型的萤火虫多新息随机梯度算法对模型进行优化迭代，得到训练好的模型参数；采用训练好的张量列Volterra锂电池系统模型对锂电池的荷电状态进行预测，得到预测结果。结合萤火虫优化算法和多新息随机梯度下降算法实现未知参数自适应在线交互估计，可以高精度地辨识参数，显著降低了计算难度和复杂度，辨识得到的模型能够有效预测锂电池荷电状态。

本发明授权基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于张量网络Volterra模型的荷电状态预测方法，其特征在于，包括： 获取锂电池放电数据并进行预处理，得到处理后的放电数据； 采用Volterra模型对锂电池系统进行建模，将锂电池系统模型的核系数收集到一个张量中，根据特定的张量网络形式推导得到张量列Volterra锂电池系统模型； 基于处理后的放电数据对所述张量列Volterra锂电池系统模型进行训练，并采用基于子辨识模型的萤火虫多新息随机梯度算法对模型进行优化迭代，得到训练好的模型参数； 采用训练好的张量列Volterra锂电池系统模型对锂电池的荷电状态进行预测，得到预测结果； 所述基于子辨识模型的萤火虫多新息随机梯度算法具体为： 利用递阶辨识原理将张量列Volterra锂电池系统模型表示为多个子辨识模型，分别定义多个子辨识模型的损失函数，通过随机梯度算法最小化损失函数； 结合多新息理论，在随机梯度算法的基础上，对训练数据进行扩展，重新定义所述损失函数，得到多新息随机梯度算法； 在多新息随机梯度算法中引入收敛指数，并采用萤火虫优化算法自适应更新步长，得到萤火虫多新息随机梯度算法； 萤火虫优化算法达到最大迭代次数时停止更新，输出最优解为收敛指数的值，得到萤火虫多新息随机梯度算法，表示为： 其中，表示第个TT核在时刻的估计值，表示信息矩阵的估计值，表示前个时刻信息矩阵的估计值，表示基于新息长度定义的堆积输出向量，表示正则化因子，表示步长因子，表示信息向量的估计值，表示收敛指数的估计值，表示萤火虫优化算法。

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