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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种电池状态估计方法、系统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：CN121522484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610023959.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池状态估计方法、系统及介质是由许亮;刘晓静;周尚勇;张业松;张紫叶;王闻浩设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池状态估计方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电池状态估计方法、系统及介质，涉及电池管理系统技术领域，通过建立二阶RC等效电路模型，采用带遗忘因子的RLS在线辨识欧姆内阻、极化内阻及极化电容等参数；构建微观状态SRCKF通道与宏观参数SRCKF通道，基于滤波性能指标对SOC影响因子和电流影响因子进行实时修正，并按分通道逻辑自适应调整过程噪声与测量噪声协方差，同时引入跨通道协同自适应；由状态通道输出SOC与端电压估计值，由参数通道输出动态内阻与最大可用容量，进而计算SOH并输出。该方法提升低SOC与大电流工况下的估计精度与鲁棒性，且具备良好数值稳定性，适用于动力电池全生命周期监测。

本发明授权一种电池状态估计方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池状态估计方法，其特征在于，包括： 建立二阶RC等效电路模型，确定电池状态方程、测量方程及参数演化方程，并定义状态向量用于表征极化电压和剩余电量，定义参数向量用于表征动态内阻和最大可用容量； 基于带遗忘因子的递推最小二乘法对所述二阶RC等效电路模型的极化内阻和极化电容进行在线辨识，以获得用于后续滤波的模型参数； 构建双自适应平方根容积卡尔曼滤波框架，所述框架包括用于电池状态估计的状态平方根容积卡尔曼滤波通道以及用于电池参数估计的参数平方根容积卡尔曼滤波通道； 定义与SOC区间和电流工况相关的自适应因子，并基于滤波性能指标对所述自适应因子进行实时修正； 基于修正后的自适应因子分别对所述状态平方根容积卡尔曼滤波通道的过程噪声协方差与测量噪声协方差、以及所述参数平方根容积卡尔曼滤波通道的过程噪声协方差与测量噪声协方差进行分通道自适应调整，并引入状态与参数的协同自适应机制； 通过所述状态平方根容积卡尔曼滤波通道输出电池端电压估计值和剩余电量估计值，通过所述参数平方根容积卡尔曼滤波通道输出动态内阻估计值和最大可用容量估计值； 基于所述最大可用容量估计值计算电池健康状态，并输出端电压、剩余电量、最大可用容量及健康状态的估计结果； 所述状态与参数的协同自适应机制包括： 当状态平方根容积卡尔曼滤波通道的电压残差方差连续满足预设异常条件时，提升参数平方根容积卡尔曼滤波通道的过程噪声权重以促进参数更新； 当参数平方根容积卡尔曼滤波通道的容量更新幅度满足预设突变条件时，提升状态平方根容积卡尔曼滤波通道的过程噪声权重以适配状态估计需求。

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