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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法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：CN120879883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511385579.2，技术领域涉及：H02J7/94；该发明授权一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法是由田爱娜;喻海俊;龚呈顺;姜久春;常春;吕露;廖力设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法，首创"动态功率状态协同优化"机制，将实时功率上限作为主动优化目标而非固定约束条件，突破了传统充电策略中功率限制被动响应的技术瓶颈；具体方法为构建锂离子电池电‑热‑老化多物理场耦合模型，通过在线参数辨识算法实时更新电‑热特性参数，结合双卡尔曼滤波状态观测器同步估计核心温度和老化状态；创新性地建立包含动态功率状态的四维目标函数优化模型，将功率上限、充电速度、容量衰减率和电流波动率进行多目标协同优化；基于模型预测控制框架设计动态滚动优化算法，在保证最大核心温度和端电压的硬约束下，实时求解满足电网动态功率分配需求的最优充电电流。

本发明授权一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态功率状态的模型预测控制充电优化方法，包括以下步骤，其特征在于： S1、建立锂电池的电‑热‑老化耦合模型，并对电‑热‑老化耦合模型进行离散化处理得到离散化后的电‑热‑老化耦合模型； S2、对锂电池进行脉冲充放电实验来获取实时的端电压与表面温度数据，并将采集的端电压与表面温度数据输入至离散化后的电‑热‑老化耦合模型； S3、设计双卡尔曼滤波状态观测器对散化后的电‑热‑老化耦合模型进行观测，并结合离散化后的电‑热‑老化耦合模型，同步估计得到电池荷电状态与核心温度‑老化联合状态变量； S4、对锂电池进行恒流恒压充电实验，构建以充电电流为控制变量、考虑充电时长、容量衰减速率、电流波动率及功率偏差的四维目标函数，并结合电池的物理约束以及安全约束来形成多约束优化问题； S5、建立功率状态模型并进行计算得到的功率状态和功率偏差，根据功率状态、功率偏差以及荷电状态和核心温度‑老化联合状态变量来构建四维目标函数的权重矩阵； 所述S5中的功率状态模型是考虑电压、温度、老化的多约束联合模型，其表达式如下： ； 其中，为电压上限，为开路电压，为核心温度上限，是核心温度，为热阻，是电池电流，是容量衰减阈值，是容量衰减值，是电池欧姆内阻，和为老化因子； S6、使用二次规划求解器求解当前时刻的模型多约束优化问题，生成最优充电序列。

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