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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于储能系统充放状态的SOC估算方法及装置、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：CN115754742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211561111.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于储能系统充放状态的SOC估算方法及装置、设备及介质是由束洪春;李建男;王广雪;韩一鸣;李文龙;何业福;陈靖;时波涛;朱柳青;张焦婕设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于储能系统充放状态的SOC估算方法及装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于储能系统充放状态的SOC估算方法及装置、设备及介质，方法包括：获取储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据，运行参数数据包括电流数据、电压数据以及极柱的温度数据；利用电流数据、电压数据、温度数据以及储能系统充放电时的滞回特性，建立储能系统的充电交互模型以及放电交互模型；对充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理，确定k‑1时刻充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态；根据第一SOC状态以及第二SOC状态进行交互式多模型的SOC融合处理，确定k时刻储能系统的目标SOC状态。通过上述估算方式，通过粒子滤波以及交互式多模型进行SOC估算，可以提高SOC估算的准确度。

本发明授权基于储能系统充放状态的SOC估算方法及装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于储能系统充放状态的SOC估算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据，所述运行参数数据包括电流数据、电压数据以及极柱的温度数据； 利用所述电流数据、电压数据、温度数据以及所述储能系统充放电时的滞回特性，建立所述储能系统的充电交互模型以及放电交互模型； 对所述充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理，确定k-1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态； 根据所述第一SOC状态以及第二SOC状态进行交互式多模型的SOC融合处理，确定k时刻所述储能系统的目标SOC状态； 其中，所述对所述充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理，确定k-1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态，包括： 利用所述电流数据、电压数据、温度数据、充电交互模型、放电交互模型以及预设的遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识处理，确定所述充电交互模型的第一模型参数及所述放电交互模型的第二模型参数； 根据所述第一模型参数以及第二模型参数进行粒子滤波处理，确定k-1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态； 其中，所述交互式多模型包括输入交互模型以及输出交互模型，则所述根据所述第一SOC状态以及第二SOC状态进行交互式多模型的SOC融合处理，确定k时刻所述储能系统的目标SOC状态，包括： 将所述第一SOC状态以及第二SOC状态输入所述输入交互模型，确定k-1时刻的第三SOC状态以及第四SOC状态； 利用所述电流数据、电压数据、温度数据、第三SOC状态以及第四SOC状态进行粒子滤波处理，确定k时刻的第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差； 根据第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差以及输出交互模型，确定k时刻的目标SOC状态； 其中，所述根据第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差以及输出交互模型，确定目标SOC状态，包括： 利用所述残差、残差协方差以及预设的似然函数算法，确定k时刻的充电交互模型的第一似然函数以及放电交互模型的第二似然函数； 利用所述第一似然函数、第二似然函数以及预设的混合概率算法，确定k时刻的模型混合概率； 将所述模型混合概率、第五SOC状态以及第六SOC状态输入输出交互模型，确定k时刻的目标SOC状态。

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