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龙图腾网获悉国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;传麒科技(北京)股份有限公司申请的专利基于充放电电流的储能电池SOC估计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：CN119902080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411884764.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于充放电电流的储能电池SOC估计方法及系统是由任勇;丁培;李旭涛;姚彦华;李峰;沈宁;戴冬明;焦龙;吴玫蓉;罗海荣;魏春光;杨慧彪;何秉哲设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于充放电电流的储能电池SOC估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电池电性能测试技术领域，具体涉及一种基于充放电电流的储能电池SOC估计方法及系统，应用于锂离子电池，获取储能电池当前采样时间段以及前一采样时间段的电池状态时序数据，然后获取各采样时间段的异常特征，根据这两个采样时间段的异常特征，得到当前采样时间段的误差因子，最后结合这两个当前采样时间段中的异常数据特征，对当前采样时间段所对应于粒子滤波算法中的数据点权重进行调整，实现权重的准确调整，能够降低噪声数据的干扰，提升了粒子滤波算法中粒子集获取的精度，从而提高对储能电池SOC估计的准确性。

本发明授权基于充放电电流的储能电池SOC估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于充放电电流的储能电池SOC估计方法，其特征在于，包括： 获取储能电池当前采样时间段以及前一采样时间段的电池状态时序数据，电池状态时序数据至少包括电流；电流为充电电流或者放电电流； 基于电池状态时序数据，得到各采样时间段的异常特征序列，异常特征序列包括采样时间段内各个采样时刻的异常特征，对异常特征序列中的异常特征进行聚类，得到若干个类簇；基于各个类簇中异常特征的整体数值水平，将若干个类簇划分为异常类簇和正常类簇，异常类簇中的异常特征为异常数据特征，正常类簇中的异常特征为正常数据特征； 根据当前采样时间段与前一采样时间段的异常特征序列中异常数据特征的差异，以及当前采样时间段的异常特征序列中异常数据特征和正常数据特征之间的关联，得到当前采样时间段的误差因子，误差因子用于表征当前采样时间段中数据点权重偏差程度；其中，当前采样时间段与前一采样时间段的异常特征序列中异常数据特征的差异具体为数量占比差异；当前采样时间段的异常特征序列中异常数据特征和正常数据特征之间的关联具体为质心距离整体水平； 根据当前采样时间段以及前一采样时间段中的异常数据特征在对应异常特征序列中的孤立状态的差异，结合误差因子，对当前采样时间段所对应于粒子滤波算法中的数据点权重进行调整，其具体包括： 获取当前采样时间段的异常类簇在当前采样时间段的异常特征序列中的孤立状态，得到第一孤立状态，并获取前一采样时间段的异常类簇在前一采样时间段的异常特征序列中的孤立状态，得到第二孤立状态； 比较第一孤立状态和第二孤立状态； 根据第一孤立状态和第二孤立状态的比较结果，结合误差因子，对当前采样时间段所对应于粒子滤波算法中的数据点权重进行调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;传麒科技(北京)股份有限公司，其通讯地址为：750002 宁夏回族自治区银川市金凤区黄河东路716号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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