西南科技大学曹文获国家专利权
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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种高速锂电池能量状态估算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：CN120370170B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510864942.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种高速锂电池能量状态估算方法是由曹文;邹沅汝;朱玉玉;时浩添;陈蕾;刘春梅;李珂;范永存;聂诗良;于春梅设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高速锂电池能量状态估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速锂电池能量状态估算方法，所属领域为电动汽车领域，包括：通过深度回声状态网络对锂电池的电流、电压和功率数据进行多时间尺度建模和层次化特征提取，利用参数分化策略独立调节各层超参数，以适应不同动态特性输入。进一步通过模态分解降噪模块去除预测过程中的突变输出信号，提高预测精度与稳定性。实验验证表明，该方法在多种现实汽车工况下表现出高速预测性能、高精度和高易用性，不仅具备快速训练和高效预测的能力，还能有效地避免传统循环神经网络中的梯度消失问题，同时保持较高的精度和鲁棒性。
本发明授权一种高速锂电池能量状态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种高速锂电池能量状态估算方法，其特征在于，包括： 获取锂电池的输入数据，所述输入数据包括电流、电压和功率； 基于通用驾驶工况实验获取原始数据集； 构建深度回声状态网络，基于所述原始数据集对所述深度回声状态网络进行训练，获得锂电池SOE估算模型； 将所述输入数据输入至所述锂电池SOE估算模型中进行计算，获得带有输出噪声的SOE预测值； 构建模态分解降噪模块，基于所述模态分解降噪模块去除所述带有输出噪声的SOE预测值中突变输出信号，得到平滑的锂电池能量状态预测值； 所述深度回声状态网络包括多层堆叠的储备池层，通过所述储备池层对输入数据进行多时间尺度建模和层次化特征提取； 所述深度回声状态网络采用参数分化策略，对不同储备池层的超参数进行独立调节，调节后的每个储备池层处理不同动态特性的输入数据。
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