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龙图腾网获悉微控飞轮(沈阳)技术开发有限公司申请的专利一种用于飞轮储能阵列系统的SOC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：CN120161364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510644942.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种用于飞轮储能阵列系统的SOC估算方法是由王宜凡;阎放;王聪设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于飞轮储能阵列系统的SOC估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞轮储能技术领域，公开了一种用于飞轮储能阵列系统的SOC估算方法。该方法通过多源传感单元同步采集飞轮转速、母线电流等运行参数，输入动态参数观测模型估计动态特性参数，此模型基于历史数据动态调整观测权重。再将动态特性参数输入多模型融合算法生成融合后的状态特征向量，该算法依各飞轮单元空间关联性分配融合系数。利用误差校正模型对状态特征向量偏差修正得到SOC估算结果并存储。还涉及模型构建、数据采集处理、算法优化等步骤。本发明能提高SOC估算精度，适应复杂工况，保障数据完整性与安全性，对飞轮储能技术发展意义重大。

本发明授权一种用于飞轮储能阵列系统的SOC估算方法在权利要求书中公布了：1.一种用于飞轮储能阵列系统的SOC估算方法，其特征在于，包括： 通过多源传感单元同步采集飞轮储能阵列的运行参数，其中，所述运行参数包括飞轮转速、母线电流、绕组温度及机械振动强度； 将所述运行参数输入预设的动态参数观测模型，以实时估计飞轮系统的动态特性参数，其中，所述动态参数观测模型基于飞轮单元的历史运行数据动态调整观测权重； 将所述动态特性参数输入预设的多模型融合算法，以生成融合后的状态特征向量，其中，所述多模型融合算法根据各飞轮单元的空间关联性分配融合系数； 利用预设的误差校正模型对所述状态特征向量进行偏差修正，得到SOC估算结果，并将修正后的结果按时间序列存储至状态数据库； 构建所述动态参数观测模型的步骤包括： 获取历史运行数据集，其中，所述历史运行数据集中的每条数据均标注有动态特性参数的误差类型及误差幅值； 基于所述误差类型及误差幅值划分训练子集，每个训练子集对应一种动态特性场景； 利用所述训练子集并行训练初始观测模型，直至所述初始观测模型对各场景的参数估计误差率均小于或等于预设的第一阈值时停止训练，得到中间观测模型； 将所述历史运行数据集输入所述中间观测模型，并验证所述中间观测模型输出的参数估计结果是否符合预设精度范围； 若符合，则将所述中间观测模型确定为所述动态参数观测模型； 所述多模型融合算法包括如下融合步骤： 根据所述储能阵列的节点分布，构建分布式状态观测模型，其中，每个节点对应一个飞轮单元的运行状态； 基于相邻节点的动态特性差异计算融合权重系数； 结合所述运行参数的时间序列相关性，对多节点状态进行联合融合计算。

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