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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种用于储能电池的状态估计方法、装置、设备及介质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：CN120468679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510977332.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种用于储能电池的状态估计方法、装置、设备及介质是由张清松;高洪莲;赵湘文;廖宇峰;黄敏;许兴元;田宇翔;刘泉辉;郭文骏;陈景豪;陈泽铭设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于储能电池的状态估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，公开了一种用于储能电池的状态估计方法、装置、设备及介质，其通过扩展卡尔曼滤波器对储能电池的状态进行初步估计，得到当前时刻的初始状态值、端电压误差和卡尔曼增益；以当前时刻的端电压误差和卡尔曼增益为输入，以通过自适应螺旋飞行麻雀搜索算法进行误差优化，输出误差补偿量来补偿初始状态值，将补偿后的状态值反馈至包含重新校准和退出机制的扩展卡尔曼滤波器中以对储能电池下一时刻的状态进行估算，并基于估算结果重复执行误差优化步骤和状态反馈步骤，直至达到预设收敛条件，输出对储能电池的状态估计结果；通过算法协同与动态调整机制，显著提升了储能电池状态估计的精度与鲁棒性。

本发明授权一种用于储能电池的状态估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于储能电池的状态估计方法，其特征在于，包括： 获取储能电池的辨识参数，并基于所述辨识参数通过扩展卡尔曼滤波器初步估计所述储能电池的状态，得到当前时刻的初始状态值、端电压误差和卡尔曼增益； 以所述当前时刻的端电压误差和卡尔曼增益为输入，以通过预设优化算法进行误差优化，输出误差补偿量以对所述初始状态值进行补偿，得到补偿估算状态值；所述预设优化算法为自适应螺旋飞行麻雀搜索算法； 将所述补偿估算状态值反馈至改进扩展卡尔曼滤波器中，以对所述储能电池下一时刻的状态进行估算，并基于估算结果重复执行误差优化步骤和状态反馈步骤，直至达到预设收敛条件，输出对所述储能电池的状态估计结果；所述改进扩展卡尔曼滤波器被配置为包含重新校准和退出机制的扩展卡尔曼滤波器； 所述基于所述辨识参数通过扩展卡尔曼滤波器初步估计所述储能电池的状态，得到当前时刻的初始状态值、端电压误差和卡尔曼增益，包括： 以所述储能电池的健康状态和荷电状态作为状态变量，并基于所述状态变量和所述辨识参数构建状态方程和观测方程； 通过所述状态方程和所述观测方程对所述储能电池的状态进行预测，得到预测状态值及其对应的预测协方差矩阵； 基于所述预测状态值及其对应的预测协方差矩阵对所述储能电池当前时刻的状态进行更新，得到当前时刻的初始状态值、端电压误差和卡尔曼增益； 所述以所述当前时刻的端电压误差和卡尔曼增益为输入，以通过预设优化算法进行误差优化，输出误差补偿量，包括： 基于所述储能电池的充放电循环次数构建所述储能电池的状态估算模型，并以所述状态估算模型的均方误差最小为优化目标构建目标函数； 将所述当前时刻的端电压误差和卡尔曼增益为输入，基于所述目标函数采用所述自适应螺旋飞行麻雀搜索算法对所述初始状态值进行误差优化，输出误差补偿量。

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