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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于物理-概率双轨架构的电池包辨识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：CN121805859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610275931.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于物理-概率双轨架构的电池包辨识方法及系统是由刘永刚;徐孟龙;李帅;何宇麒设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理-概率双轨架构的电池包辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于物理‑概率双轨架构的电池包辨识方法及系统，属于数据处理技术领域。所述方法包括：根据电池包基本信息生成包含差异化初始参数的虚拟电芯群；根据虚拟电芯群生成电池包系统模型；获取在虚拟环境运行的电池包系统模型所输出的动态参数信息；将电池包系统模型所输出的动态参数信息输入至经过训练的电池健康状态核心预测器，从而获取各个虚拟电芯的健康状态点估计值；根据实际运行的电池包的实时参数信息以及各个虚拟电芯的健康状态点估计值获取状态估计结果。通过本申请的方能够实现对电池包外特性动态、内部不一致性演化以及每颗电芯健康状态概率分布的精准模拟与预测。

本发明授权一种基于物理-概率双轨架构的电池包辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理-概率双轨架构的电池包辨识方法，其特征在于：所述基于物理-概率双轨架构的电池包辨识方法包括： 获取电池包基本信息； 根据电池包基本信息生成包含差异化初始参数的虚拟电芯群； 根据包含差异化初始参数的虚拟电芯群生成电池包系统模型； 获取在虚拟环境运行的电池包系统模型所输出的动态参数信息； 获取经过训练的电池健康状态核心预测器； 将电池包系统模型所输出的动态参数信息输入至经过训练的电池健康状态核心预测器，从而获取各个虚拟电芯的健康状态点估计值； 获取实际运行的电池包的实时参数信息； 根据实际运行的电池包的实时参数信息以及各个虚拟电芯的健康状态点估计值获取状态估计结果； 所述电池包基本信息包括电池包拓扑结构信息、电芯基础参数信息、电芯历史测试数据信息以及工况与系统配置信息； 所述根据电池包基本信息生成包含差异化初始参数的虚拟电芯群包括： 根据电池包拓扑结构信息获取虚拟电芯总数； 根据所述电芯基础参数信息获取初始参数类型清单及各参数基准值集合； 根据虚拟电芯总数、初始参数类型清单及各参数基准值集合生成各个虚拟电芯的专属初始参数，各个虚拟电芯的专属初始参数组成包含差异化初始参数的虚拟电芯群； 所述根据包含差异化初始参数的虚拟电芯群生成电池包系统模型包括： 根据包含差异化初始参数的虚拟电芯群生成每个虚拟电芯的单体ECM模型实例集合； 根据各个单体ECM模型实例集合以及电池包拓扑结构信息生成完成电气连接的电池包单体模型集群； 根据完成电气连接的电池包单体模型集群生成电-热耦合的电池包中间模型； 根据电-热耦合的电池包中间模型生成含电热均衡一体化功能的电池包雏形模型； 为含电热均衡一体化功能的电池包雏形模型定义模型输入输出接口，从而获取电池包系统模型； 所述获取经过训练的电池健康状态核心预测器包括： 获取标准化的电池健康状态训练数据集； 获取DKA-IC-SVGP模型； 通过标准化的电池健康状态训练数据集对所述DKA-IC-SVGP模型进行训练，从而获取经过训练的电池健康状态核心预测器。

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