中海储能科技(北京)有限公司何霆获国家专利权
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龙图腾网获悉中海储能科技(北京)有限公司申请的专利基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及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：CN118914861B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411101306.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质是由何霆;肖冬;王屾;张鹏;徐泉;牛迎春;曾建华设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，具体公开了一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质，包括步骤：获取电池多种环境温度和运行工况下的测试数据；从获取的测试数据中进行增量特征提取，并与原始测试数据组成联合特征矩阵；对联合特征矩阵进行预处理，得到预处理数据；利用滑动窗口技术对预处理数据进行处理，得到电量评估数据；将电量评估数据输入到预先构建的基于多增量特征的储能电池电量估计模型中进行迭代训练，得到预训练SOC估计模型；将预训练好的SOC估计模型迁移到小数据集电池上，获取小数据集电池电量。本发明不仅提高了SOC估计的准确性，而且具有较强的适应性和稳定性，为电池管理系统的实际应用提供了有力的支持。
本发明授权基于多增量特征的储能电池电量估计方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多增量特征的储能电池电量估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取电池多种环境温度和运行工况下的测试数据； S2、从获取的测试数据中进行增量特征提取，并与原始测试数据组成联合特征矩阵； S3、对联合特征矩阵进行预处理，得到预处理数据； S4、利用滑动窗口技术对预处理数据进行处理，得到电量评估数据； S5、将电量评估数据输入到预先构建的基于多增量特征的储能电池电量估计模型中进行迭代训练，得到一个预训练SOC估计模型； S6、将预训练好的SOC估计模型迁移到小数据集电池上，获取小数据集电池电量。
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