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龙图腾网获悉云储新能源科技有限公司申请的专利储能电池系统并联支路电流估计方法、存储介质及设备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：CN120742139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511148564.4，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权储能电池系统并联支路电流估计方法、存储介质及设备是由慈松;曹学彬;李凯;李学峰;张明;李志民;钟晓永;王运方;李超凡;柏绪恒设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电池系统并联支路电流估计方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能电池系统并联支路电流估计方法、存储介质及设备，属于锂离子电池技术领域，包括获取储能电池系统实际运行工况下并联电池组的各个支路电流值、总电流值及电压值；建立储能电池系统的并联支路状态模型；计算各支路的初始偏置；构建基于卡尔曼滤波的电流估计模型；根据初始测量值及初始电流偏置，进行卡尔曼滤波迭代估计，在每个时间步执行预测与更新步骤，实现各支路电流的在线实时估计。本发明能够在不增加硬件的前提下实时修正电流测量偏置、滤除随机噪声，提高估计准确性和系统可靠性。

本发明授权储能电池系统并联支路电流估计方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种储能电池系统并联支路电流估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取储能电池系统实际运行工况下并联电池组的各个支路电流值、总电流值及电压值； S2：建立储能电池系统的并联支路状态模型； 在S2中，并联支路状态模型表示为： ； 其中，表示各支路待估计的真实值，n=1、2、……、N；表示总电流的真实值；表示各支路的测量偏差；为均值为零的测量高斯随机噪声；表示各个支路的测量值，n=1、2、……、N；表示总电流的测量值； S3：计算各支路的初始电流偏置； S4：构建基于卡尔曼滤波的电流估计模型； 在S4中构建基于卡尔曼滤波的电流估计模型，具体包括以下步骤： S41：构建卡尔曼滤波器的状态向量，状态向量在卡尔曼滤波器中进行迭代更新； S42：基于状态向量，通过观测矩阵建立观测模型，即：，其中，是k时刻的测量值；H表示为由状态变量到测量的观测矩阵；表示服从均值为0、协方差矩阵为R的观测噪声； 在S41中状态向量表示为： ； S5：根据初始测量值及初始电流偏置，进行卡尔曼滤波迭代估计，在每个时间步执行预测与更新步骤，实现各支路电流的在线实时估计； 在S5中根据初始测量值及初始电流偏置，进行卡尔曼滤波迭代估计，在每个时间步执行预测与更新步骤，实现各支路电流的在线实时估计，具体包括以下步骤： S51：根据k-1时刻的估计结果计算k时刻的状态变量以及误差协方差矩阵； ； ； 其中，为k时刻的先验状态估计值；为k-1时刻的后验状态估计值；为k时刻的先验估计协方差矩阵；为k-1时刻状态估计的协方差矩阵；Q表示系统的过程噪声协方差矩阵； S52：对系统状态进行更新，获取更新后的状态估计最优值。

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