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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阶段的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：CN115792619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211561105.5，技术领域涉及：G01R31/36；该发明授权基于储能系统充放阶段的SOC估算方法及装置、设备及介质是由束洪春;李文龙;王广雪;韩一鸣;李建男;王锐;姚宇;马海心;陈靖;何业福;时波涛设计研发完成，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阶段的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阶段的SOC估算方法及装置、设备及介质，方法包括：获取储能系统的恒流充电阶段、恒压充电阶段和放电阶段的电压数据、电流数据和温度数据；基于电压数据、电流数据、温度数据以及储能系统在充放电时的滞回特性，确定恒流充电阶段、恒压充电阶段和放电阶段的交互模型；分别对交互模型进行无迹卡尔曼滤波处理，确定各个交互模型的k时刻的第一状态向量估计值，状态向量估计值用于反映交互模型的SOC状态。根据各个交互模型的第一状态向量估计值进行交互式多模型的SOC融合估算，确定k+1时刻储能系统的用于反映储能系统的SOC状态的目标状态向量估计值。通过上述方式进行SOC估算有利于提高估算结果的准确性。

本发明授权基于储能系统充放阶段的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阶段的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恒流充电阶段、恒压充电阶段和放电阶段的电压数据、电流数据和温度数据； 基于所述电压数据、电流数据、温度数据以及所述储能系统在充放电时的滞回特性，确定恒流充电阶段的交互模型、恒压充电阶段的交互模型和放电阶段的交互模型； 分别对所述交互模型进行无迹卡尔曼滤波处理，确定各个所述交互模型的k时刻的第一状态向量估计值，所述第一状态向量估计值用于反映所述交互模型的SOC状态； 根据各个所述交互模型的第一状态向量估计值进行交互式多模型的SOC融合估算，确定k+1时刻所述储能系统的目标状态向量估计值，所述目标状态向量估计值用于反映所述储能系统的SOC状态； 其中，所述分别对所述交互模型进行无迹卡尔曼滤波处理，确定各个所述交互模型的k时刻的第一状态向量估计值，包括： 利用自适应遗忘因子递推最小二乘法对所述交互模型进行参数辨识处理，确定各个所述交互模型的模型参数； 根据各个所述交互模型的模型参数，确定所述储能系统的状态方程； 利用所述状态方程分别对所述交互模型进行无迹卡尔曼滤波，确定各个所述交互模型的k时刻的第一状态向量估计值； 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，则所述根据各个所述交互模型的第一状态向量估计值进行交互式多模型的SOC融合估算，确定k+1时刻所述储能系统的目标状态向量估计值，包括： 将各个所述交互模型的第一状态向量估计值输入所述输入交互模型进行输入交互，确定输入交互后的各个所述交互模型的k时刻第四状态向量估计值； 对所述第四状态向量估计值进行无迹卡尔曼滤波处理，确定k+1时刻各个所述交互模型的第五状态向量估计值、残差及残差协方差； 根据预设的模型概率算法、所述残差以及残差协方差，确定k+1时刻各个所述交互模型的模型概率； 将各个所述交互模型的模型概率以及第五状态向量估计值输入所述输出交互模型进行状态融合，确定k+1时刻所述储能系统的目标状态向量估计值。

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