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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利电化学储能中电池状态预警模型建立方法和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：CN120314795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510795515.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电化学储能中电池状态预警模型建立方法和系统是由薛守洪;岳鹏飞;冯德;姚强;张若朋;杨耀国;褚文超;吴立霞;康谦;李龙;吕小龙;王延国;黑文建设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本电化学储能中电池状态预警模型建立方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种电化学储能中电池状态预警模型建立方法和系统，根据目标电池确定目标电池对应的等效电路模型，并根据目标电池对应的等效电路模型确定状态方程以及观测方程，以确定目标电池对应的卡尔曼滤波状态模型，根据目标电池的电化学原理，确定目标电池中电子在电极中的扩散方程和在电解质中的传输方程，以确定目标电池对应的P2D电化学模型；根据卡尔曼滤波状态模型和P2D电化学模型，获得目标电池对应的电池状态双算法融合模型。提高了电池状态估计的精度，能够更好地适应电池在不同工作环境下的变化和复杂性，从而及时响应电池的快速变化。

本发明授权电化学储能中电池状态预警模型建立方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种电化学储能中电池状态预警模型建立方法，其特征在于，包括： 根据目标电池确定所述目标电池对应的等效电路模型，并根据所述目标电池对应的等效电路模型确定状态方程以及观测方程； 根据所述状态方程和所述观测方程，确定所述目标电池对应的卡尔曼滤波状态模型； 根据所述目标电池的电化学原理，确定所述目标电池中电子在电极中的扩散方程和在电解质中的传输方程； 根据所述电子在电极中的扩散方程和在电解质中的传输方程，确定所述目标电池对应的P2D电化学模型； 根据所述卡尔曼滤波状态模型和所述P2D电化学模型，获得所述目标电池对应的电池状态双算法融合模型，所述电池状态双算法融合模型用于根据所述目标电池在第一时刻对应的充放电状态参数和电化学状态参数预测目标时刻对应的电化学储能状态预测值，所述电化学储能状态预测值包括：储能状态预测值和电化学状态预测值，所述目标时刻对应的储能状态预测值用于与所述目标时刻对应的电化学储能状态实际值中的储能状态实际值进行比较，所述电化学状态预测值用于与电化学储能状态实际值中的电化学状态实际值进行比较，以根据任一比较结果对所述目标电池的电化学储能状态进行预警； 所述充放电状态参数包括：充放电电压、充放电电流、充放电电阻、剩余电量SOC、电池剩余能量状态SOE，所述电化学状态参数包括：所述电子在电极中的扩散系数、所述电子在电解质中的扩散系数、电子颗粒的径向坐标、电极中电子浓度对径向坐标的一阶偏导和二阶偏导、电解质中所述电子浓度对径向坐标的一阶偏导和二阶偏导、反应电流密度； 还包括： 获取所述目标电池在当前时刻的充放电状态参数和电化学状态参数，以及所述储能状态实际值和所述电化学状态实际值； 所述根据所述卡尔曼滤波状态模型和所述P2D电化学模型，获得所述目标电池对应的电池状态双算法融合模型之后，还包括： 根据所述当前时刻的充放电状态参数和电化学状态参数，以及所述电池状态双算法融合模型，预测获得所述储能状态预测值和所述电化学状态预测值； 将所述储能状态预测值、所述电化学状态预测值分别与所述储能状态实际值、所述电化学状态实际值一一比较，根据任一比较结果，确定是否执行预警动作； 以及，控制与所述目标电池属于同一批次的多个试验电池进行充放电试验，并记录每次充放电试验对应的试验时间，以及充放电状态参数、电化学状态参数，所述电化学状态参数还包括：开路电压、交流阻抗； 根据每个所述试验电池对应的任意两次充放电试验的充放电状态参数，获得所述试验电池对应的任意两次充放电试验下的电池容量偏差； 根据每个所述试验电池对应的任意两次充放电试验的电化学状态参数，获得所述试验电池对应的任意两次充放电试验下的电化学状态参数偏差； 所述根据所述当前时刻的充放电状态参数和电化学状态参数，以及所述电池状态双算法融合模型，预测获得目标时刻对应的电化学储能状态预测值之前，还包括： 根据所述目标时刻与所述当前时刻之间的目标时间差，确定时间差为所述目标时间差的两次充放电试验，并确定所述两次充放电试验之间的电池容量偏差为目标电池容量偏差，以及所述电化学状态参数偏差为目标电化学状态参数偏差； 根据所述目标电池容量偏差对所述电池状态双算法融合模型中的卡尔曼滤波状态模型进行修正，获得修正后的卡尔曼滤波状态模型，根据所述目标电化学状态参数偏差对所述电池状态双算法融合模型中的P2D电化学模型进行修正，获得修正后的P2D电化学模型； 根据所述修正后的卡尔曼滤波状态模型和所述修正后的P2D电化学模型，获得修正后的电池状态双算法融合模型。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，其通讯地址为：010020 内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号内蒙古电力科学研究院科研楼；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”。