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龙图腾网获悉孚能科技(赣州)股份有限公司申请的专利电池健康状态估计方法、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：CN121142340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511687835.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电池健康状态估计方法、装置、设备及介质是由周小静;姜蔚然;伊保钊;张旭;刘罗丹;谢伟设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池健康状态估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及到电池技术领域，公开了一种电池健康状态估计方法、装置、设备及介质；其中方法先采集电池运行的时序数据并划分为多个连续时间片段；再明确待估计的目标参数，构建电池状态空间模型；随后基于该电池状态空间模型对各连续时间片段进行敏感性计算，筛选得到对目标参数敏感的敏感数据片段；接着利用代理模型，基于敏感数据片段对目标参数进行优化搜索，生成候选参数组合；最后将候选参数组合代入电池状态空间模型进行误差计算，根据误差结果迭代更新代理模型，得到电池健康状态估计值。该方法能剔除低敏数据以避免干扰、提升SOH估计精度，还能减少计算资源消耗、加快收敛速度，保障估计稳定性，满足车载BMS对实时性与精度的双重需求。

本发明授权电池健康状态估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态估计方法，其特征在于，包括： 采集电池运行的时序数据并划分为多个连续时间片段； 明确待估计的目标参数，构建电池状态空间模型； 基于所述电池状态空间模型对各连续时间片段进行敏感性计算，采用代数敏感性计算方法，以输出电压对目标参数的偏导数作为敏感性指标，通过计算每个连续时间片段中电压变化量与参数变化量的比值得到所述敏感性指标，筛选得到对目标参数敏感的敏感数据片段； 利用代理模型，基于所述敏感数据片段对所述目标参数进行优化搜索，生成候选参数组合； 将所述候选参数组合代入所述电池状态空间模型进行误差计算，根据误差结果迭代更新所述代理模型，得到电池健康状态估计值； 所述利用代理模型，基于所述敏感数据片段对所述目标参数进行优化搜索，生成候选参数组合的步骤之前，包括： 构建初始代理模型； 生成多组目标参数的初始参数组合，代入所述电池状态空间模型，基于所述敏感数据片段的电流数据仿真得到预测电压，计算预测电压与敏感数据片段实际电压的均方根误差，其中，采用拉丁超立方抽样法生成多组初始参数组合，目标参数中初始电荷状态和欧姆内阻的取值范围分别覆盖敏感数据片段对应的起始容量区间及电池全生命周期的内阻变化区间； 利用所述初始参数组合及对应的误差对初始代理模型进行初始化训练，得到目标参数与误差之间具备映射能力的目标代理模型。

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