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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法及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：CN120742130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511216272.X，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法及系统是由王顺利;程亮玮;刘广忱;林琳;高正清;张丽亚;陈超;张勤;周磊;张文霞;武鹰扬;霍亚;李飞;王建设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法及系统，涉及电池管理系统技术领域，本发明采集单体电池工作参数，利用卡尔曼滤波算法建立状态模型与观测模型，预测单体电池下一时间步SOC；采集样本电池历史工作参数与SOC，生成样本数据集；融合样本数据集修正预测SOC，设定单体电池荷电状态门槛阈值，生成有效单体电池集合，计算电池模组预测SOC；设定模组荷电状态门槛阈值，筛选有效电池模组，计算电池簇预测SOC；设定电池簇荷电状态门槛阈值，筛选有效电池簇，生成电站可用荷电状态；根据有效单体电池集合、有效模组集合和有效电池簇集合，控制电池放电回路的通断，将电站可用荷电状态输入电池管理系统，实时调整放电策略。

本发明授权用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于规模化储能电站均衡充放电控制的SOC估算方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：采集待估算储能电站的内部每个单体电池实时的工作参数，并基于卡尔曼滤波算法建立状态模型与观测模型预测每个单体电池下一时间步的预测SOC值； S2：获取储能电站内单体电池的每个时刻的历史工作参数以及对应下一时间步的SOC数据，并映射后构成一组参考向量，将所有参考向量构成映射关系库，定义相似性准则，根据采集的每个单体电池实时的工作参数在映射关系库中进行匹配，筛选满足相似性准则的参考向量，提取每个参考向量中的SOC数据，构成样本数据集； S3：使用每个单体电池对应的样本数据集中的SOC数据对于下一时间步的预测SOC进行修正，获取每个单体电池修正后的下一时间步的SOC值，并标定为参考值，设定单体电池荷电状态的门槛阈值并根据参考值和门槛阈值的关系筛选出有效单体电池集合，按额定容量加权计算其所属电池模组的SOC预测值； S4：基于电池模组预测SOC，设定模组荷电状态门槛阈值，在电池簇内筛选有效电池模组集合，按模组容量加权计算其所属电池簇的SOC预测值，基于电池簇预测SOC，设定电池簇荷电状态门槛阈值，在储能电站层面筛选有效电池簇集合，按簇容量加权计算电站的SOC预测值； S5：根据有效单体电池集合、有效模组集合和有效电池簇集合，执行三级放电回路控制；将电站SOC预测值输入电池管理系统，实时调整放电策略，确保低电量单元停止放电，高电量单元持续供电； 其中，使用每个单体电池对应的样本数据集中的SOC数据对于下一时间步的预测SOC进行修正，生成修正后电池状态向量，获取每个单体电池修正后的下一时间步的SOC值标定为参考值： 其中，为时刻修正后的单体电池的SOC参考值，为时刻单体电池的修正后的极化电压预测值，为时刻单体电池的SOC预测值，为时刻单体电池的极化电压预测值，为时刻修正后的单体电池的卡尔曼增益矩阵，为观测矩阵，为满足相似性准则的数据集中的电池之间的增益矩阵，为满足相似性准则的数据集中的电池的电压观测值，为用于样本电池的观测矩阵，为时样本电池的SOC值，为时样本电池的极化电压值； 设定单体电池荷电状态的门槛阈值并根据参考值和门槛阈值的关系筛选出有效单体电池集合，按额定容量加权计算其所属电池模组的SOC预测值: 其中，为有效单体电池集合，为单体电池荷电状态门槛阈值，按额定容量加权计算其所属电池模组的SOC预测值： 其中，为时刻电池模组的SOC，为单体电池额定电容，得到模组预测SOC； 基于电池模组预测SOC，设定模组荷电状态门槛阈值，在电池簇内筛选有效电池模组集合，按模组容量加权计算其所属电池簇的SOC预测值： 其中，为有效电池模组集合，为电池模组荷电状态门槛阈值，进行电池簇SOC计算： 其中，为时刻电池簇的SOC，为有效单体电池所属模组额定电容； 基于电池簇预测SOC，设定电池簇荷电状态门槛阈值，在储能电站层面筛选有效电池簇集合，按簇容量加权计算电站的SOC预测值： 其中，为有效电池簇集合，为时刻储能电站的SOC，为电池簇荷电状态门槛阈值，为有效模组所属电池簇有效额定电容。

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