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龙图腾网获悉中车株洲电力机车研究所有限公司申请的专利一种电池荷电状态预测方法、系统、设备及存储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：CN121027865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511565953.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池荷电状态预测方法、系统、设备及存储介质是由段雨欣;罗文广;许东阳;汪鑫;常楚鑫;强焱;彭震设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池荷电状态预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于电池荷电状态预测领域，具体涉及一种电池荷电状态预测方法、系统、设备及存储介质，其方法包括首先将训练电池运行数据组归一化后，通过加入位置编码、注意力机制、特征拼接以及归一化等方式，提取出更加准确的特征用于模型训练，然后对模型的输出结果，考虑到过程噪声、测量噪声，对预测结果进一步优化，得到最终SOC值。本申请相比于传统的预测SOC预测模型，不仅仅通过加入位置编码使得预测模型具有输入先后顺序的递归结构，能够学习序列位置信息的能力，然后使用注意力机制，提取到更加准确的特征，而且还对最终的预测结果进一步优化，使得预测结果更准确。

本发明授权一种电池荷电状态预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池荷电状态预测方法，其特征是，包括： 获取训练电池运行数据组； 将所述训练电池运行数据组进行归一化，得到归一数据组； 将所述归一数据组通过位置编码层进行编码，得到编码特征集； 将所述编码特征集进行注意力计算，得到注意力特征集； 将所述注意力特征集进行拼接，得到拼接特征集； 将所述拼接特征集进行层归一化，得到第一层归一化特征集，将所述第一层归一化特征集输入全连接层中进行激活，得到激活特征集； 将所述激活特征集进行层归一化，得到第二归一化特征集； 将所述第二归一化特征集输入SOC预测模型中，得到SOC预测值，根据所述SOC预测值以及真实值，得到损失值，根据所述损失值调整所述SOC预测模型，得到所述损失值最小时的SOC预测模型参数，根据所述SOC预测模型参数调整所述SOC预测模型，得到优化SOC预测模型； 将实际电池运行数据输入优化SOC预测模型，得到预测SOC值； 获取测量噪声，根据所述预测SOC值以及测量噪声，得到第一优化SOC值； 根据所述第一优化SOC值、过程噪声、充放电效率以及电池容量，得到最终SOC值。

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中车株洲电力机车研究所有限公司，其通讯地址为：412001 湖南省株洲市石峰区时代路169号；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”。

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