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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计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：CN115684972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211283073.7，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法是由林达;赵波;张雪松;汪湘晋;葛晓慧;章雷其;龚迪阳;倪筹帏;李志浩设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSA‑SVR模型的锂离子电池SOH估计方法。本发明采用的技术方案为：数据采集；进行健康特征提取；构建基于Savitzky‑Golay滤波的特征处理模型；以提取与处理后的健康特征构成的矩阵F＝[F1,F2,F3,F4]作为输入，电池的SOH作为输出，构建训练集和预测集；步骤5、构建SSA‑SVR模型：构建基准SVR模型，基于上述训练集，采用麻雀搜索算法对SVR模型的超参数进行寻优，构建SOH估计模型，输出估计的SOH。本发明采用一种考虑充电过程中电压与电流片段数据的4种指标、特征处理与结合麻雀搜索算法调参的SVR模型，实现了锂离子电池SOH预测。

本发明授权一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法，其特征在于，包括： 步骤1、数据采集：对锂离子电池进行多次充放电，并记录充放电过程中锂电池的电流、电压、时间数据以及每次放电完全的容量； 步骤2、进行健康特征提取：从充电过程中的电压与电流数据片段中提取出四个健康特征，即充电后的电压值、充电后的电流值、电压数据片段的充电持续时间和电流数据片段的充电持续时间； 步骤3、构建基于Savitzky-Golay滤波的特征处理模型：选定Savitzky-Golay滤波算法对提取的健康特征进行处理，消除健康特征由于充电数据受到传感器漂移噪声的影响而产生的杂乱波动，构建特征处理模型； 步骤4、以提取与处理后的健康特征构成的矩阵F＝[F1,F2,F3,F4]作为输入，电池的SOH作为输出，构建训练集和预测集； 步骤5、构建SSA-SVR模型：构建基准SVR模型，基于上述训练集，采用麻雀搜索算法对SVR模型的超参数进行寻优，构建SOH估计模型，输出估计的SOH。

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国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖八区华电弄1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”。