买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市诚思品科技有限公司申请的专利基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理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：CN120545528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510554959.8，技术领域涉及：H01M10/48；该发明授权基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理方法是由王朝举;张敬舒;殷惠设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理方法，属于电池发电管理技术领域，包括实时获取电池电压、电流、温度及历史数据，采用安时积分法计算初始SOC值；在充电状态且SOC≥90%时，基于电压滞回特性与温度系数生成第一修正因子，动态降低安时积分权重；在放电状态且SOC≤20%时，结合极化电压与温度衰减系数生成第二修正因子，提升卡尔曼滤波权重；通过梯度下降优化算法融合修正因子并闭环反馈，输出校准后的SOC值。本发明通过动态权重分配、非线性补偿模型及闭环自优化机制，解决了极端SOC区间估算误差大、传统方法适应性差的问题，显著提升了电池管理的精度与可靠性。

本发明授权基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于精准电量算法的电池SOC智能监测与管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时获取电池的电压、电流以及温度，并结合电池的历史充放电数据采用安时积分法计算所述电池的初始SOC值； 采用动态权重分配算法分别对安时积分法和卡尔曼滤波算法的计算权重进行调整，进而对所述初始SOC值进行修正，其中： 当电池处于充电状态且初始SOC值≥90%时，引入电压滞回特性补偿模型，将所述电池的温度系数与电压变化率的乘积作为第一修正因子，以调整安时积分法的权重至第一预设值； 当电池处于放电状态且初始SOC值≤20%时，激活极化电压补偿模型，结合电流变化梯度与温度衰减系数的非线性关系生成第二修正因子，将卡尔曼滤波算法的权重提升至第二预设值； 通过梯度下降优化算法动态融合所述第一修正因子与第二修正因子，生成校准后的SOC值，并将所述SOC值反馈至电池管理系统的电量预测模块； 所述实时获取电池的电压、电流以及温度，并结合电池的历史充放电数据采用安时积分法计算所述电池的初始SOC值的步骤，包括： 动态筛选实时采样的电压、电流及温度数据中的异常值，采用滑动时间窗口对连续采样数据进行标准差分析，剔除超出预设波动范围的数据并进行插值处理； 根据所述历史充放电数据中的循环次数、平均放电深度及容量衰减趋势，生成非线性容量衰减数据，其中实际容量与循环次数的平方根及平均放电深度的平方相关联，提取所述电池的循环次数和平均放电深度作为输入变量，基于历史容量衰减数据构建非线性函数关系式，其中实际容量值与循环次数的平方根呈反比例关系、与平均放电深度的平方呈正比例关系；根据电池类型标定所述非线性函数关系式中的衰减系数，其中所述衰减系数包含反映循环老化速率的第一系数和反映深度放电影响的第二系数；将标定后的衰减系数与实时获取的循环次数、平均放电深度代入所述非线性函数关系式，动态计算当前实际容量值，并作为安时积分法的容量基准参数，得到非线性容量衰减数据； 基于当前温度阈值及充放电电流方向，动态选择对应的安时积分计算模式：在低温放电工况下引入温度补偿系数修正标称容量，在常温充电工况下直接采用标称容量计算，并通过权重系数融合对应区间的计算结果； 所述当电池处于充电状态且初始SOC值≥90%时，引入电压滞回特性补偿模型，将所述电池的温度系数与电压变化率的乘积作为第一修正因子，以调整安时积分法的权重至第一预设值的步骤中，包括： 在充电状态下，基于电池的充放电历史数据动态标定电压滞回曲线，所述电压滞回曲线反映当前循环周期内充电与放电路径的电压差异； 当初始SOC值≥90%时，实时采集充电电压值并与标定的充电路径滞回曲线比对，若检测到当前电压偏离标定曲线的差值超过预设阈值，则触发补偿方法； 通过所述补偿方法根据偏离差值的幅度及方向，结合实时温度数据对滞回曲线进行动态平移修正，其中温度系数通过电池在不同温度下的滞回电压偏移实验标定； 将修正后的滞回曲线电压与实时电压的差值作为基础补偿量，乘以温度系数生成第一修正因子，并依据所述第一修正因子的数值区间，将安时积分法的权重动态调整至第一预设值； 所述当电池处于放电状态且初始SOC值≤20%时，激活极化电压补偿模型，结合电流变化梯度与温度衰减系数的非线性关系生成第二修正因子，将卡尔曼滤波算法的权重提升至第二预设值的步骤，包括： 在放电状态下持续监测初始SOC值，当检测到初始SOC值下降至20%或以下时，激活极化电压动态补偿模式； 实时采集放电电流数据并计算单位时间内的电流变化梯度，同时基于电池温度及历史放电数据匹配预标定的温度衰减系数，其中所述温度衰减系数反映电池内阻随温度下降的非线性增长特性； 将所述电流变化梯度与温度衰减系数输入预定义的非线性耦合函数，生成极化电压补偿量，所述非线性耦合函数满足：当电流变化梯度增大或温度衰减系数升高时，补偿量呈指数型增长； 根据所述极化电压补偿量的绝对值范围，将卡尔曼滤波算法的权重从初始值分段提升至第二预设值； 所述通过梯度下降优化算法动态融合所述第一修正因子与第二修正因子，生成校准后的SOC值，并将所述SOC值反馈至电池管理系统的电量预测模块的步骤，包括： 构建以所述第一修正因子与第二修正因子为输入变量的融合误差函数，所述误差函数包含当前SOC估算值与参考值的绝对误差及历史误差数据的滑动窗口统计量； 基于梯度下降优化算法对所述第一修正因子与第二修正因子的权重分配进行迭代优化，其中每次迭代中根据误差函数的负梯度方向调整权重系数，直至误差收敛至预设阈值范围内； 根据优化后的权重系数对所述第一修正因子与第二修正因子的补偿量进行动态加权融合，生成校准后的SOC值，并将当前迭代的权重系数及误差收敛状态反馈至电池管理系统的参数自学习模块； 所述基于梯度下降优化算法对所述第一修正因子与第二修正因子的权重分配进行迭代优化的步骤，包括： 设置初始权重系数，其中第一修正因子的初始权重为，第二修正因子的初始权重为，且； 基于当前权重系数计算所述融合误差函数的输出值，并计算误差函数对与的偏导数，确定误差函数的负梯度方向； 根据预设学习率沿所述负梯度方向更新权重系数，使，，其中为学习率，与分别为误差函数对权重系数的偏导； 判断更新后的误差函数值是否小于预设收敛阈值，若未满足则重复步骤直至误差收敛； 当误差收敛时，锁定当前权重系数作为最优权重分配方案，并将历史迭代数据存储至电池管理系统的优化参数数据库。

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深圳市诚思品科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区坪地街道六联社区长山工业区168号A1栋401；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。