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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于NYSR-SVMR模型的电池SOC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：CN119758093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411741944.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于NYSR-SVMR模型的电池SOC估计方法是由凌睿;刘姝;代质彬;何仕林;童昭胜;王梦寒;傅航;刘家懿;黎森予;谭杰;汪熊飞设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NYSR-SVMR模型的电池SOC估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NYSR‑SVMR模型的电池SOC估计方法，包括以下步骤：S1：收集各个工况下电池的电压、电流以及电池SOC信息；S2：在收集的信息中选取训练集D＝xi,yi,i＝1,2,···,n，其中xi为第i个样本电池的电流、电压以及温度的测量值的集合，yi为第i个样本的电池SOC值，n表示样本的数量；S3：将所选数据进行归一化处理；S4：初始化模型，并对模型进行训练；S5：对模型进行验证。可以有效改善电池SOC的估计性能，提高电池SOC的估计精度。

本发明授权一种基于NYSR-SVMR模型的电池SOC估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NYSR-SVMR模型的电池SOC估计方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：收集各个工况下电池的电压、电流以及电池SOC信息； S2：在收集的信息中选取训练集，其中为第个样本电池的电流、电压以及温度的测量值的集合，为第个样本的电池SOC值，表示样本的数量； S3：将所选数据进行归一化处理； S4：初始化模型，并对模型进行训练； S4-1：设定模型如下： ； 其中，为电池SOC的估计值，为电池的电流、电压以及温度的测量值的集合；为系数，为偏差值； S4-2：通过Nystrom近似算法加快支持向量机模型训练速度，得到NYSR-SVMR； S4-3：将选取的训练集代入到设定的模型中，并对支持向量机模型进行训练； S5：对模型进行验证； S5-1：将步骤S1收集的数据信息进行分组，分为训练集D和测试集X，其中测试集X为电池电压、电流的测量值； S5-2：根据测试集X对步骤S4中训练后的模型进行测试； S5-2-1：通过如下公式计算均方根误差值： ； 其中，的为均方根误差值，为数据长度，为训练集中第个样本的电池SOC值，为SOC估计值； S5-2-2：通过如下公式计算最大绝对误差值： ； 其中，的为最大绝对误差值，为数据长度，为训练集中第个样本的电池SOC值，为SOC估计值。

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