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龙图腾网获悉杭州轻舟科技有限公司申请的专利电池荷电状态估算方法及装置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：CN114441969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202111571736.0，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权电池荷电状态估算方法及装置是由马兴;王鹏;张东宁;张毅设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池荷电状态估算方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种电池荷电状态估算方法及装置。涉及计算机技术领域，通过获取上次采集数据、上次估算数据以及本次采集数据，所述采集数据包括工况数据以及环境数据，其中，所述上次采集数据与所述本次采集数据质检的采集时间间隔不超过设定阈值；以及将所述上次采集数据、上次估算数据以及本次采集数据，输入预先训练的神经网络模型中，得到本次估算数据。以此可以能够模拟电池动态特性，来估计电池荷电状态，适用于各种电池。在大量的参考数据训练的情况下，能建立起适用于不同型号不同批次的SOC估算模型。

本发明授权电池荷电状态估算方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电池荷电状态估算方法，其特征在于，包括： 获取上次采集数据、上次估算数据以及本次采集数据，所述采集数据包括工况数据以及环境数据，其中，所述上次采集数据与所述本次采集数据之间的采集时间间隔不超过设定阈值； 将所述上次采集数据、上次估算数据以及本次采集数据，输入预先训练的神经网络模型中，得到本次估算数据； 获取本次计算时的循环次数、本次计算时的健康状态以及上次采集到本次采集之间的时间间隔； 所述将所述上次采集数据、上次估算数据以及本次采集数据，输入预先训练的神经网络模型中，得到本次估算数据，包括： 所述将所述上次采集数据、上次估算数据、本次采集数据、本次计算时的循环次数、本次计算时的健康状态以及上次采集到本次采集之间的时间间隔，输入预先训练的神经网络模型中，得到本次估算数据； 所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层；所述隐含层的激活函数为单调可微的Sigmoid函数，所述输出层的激活函数为线性purelin函数； 确定训练样本；其中，所述训练样本在储能放电或充电过程中，选择功率平稳恒定、电流变化小的时段内的预设采集周期内进行采集的数据计算得到； 基于训练样本对初始的神经网络模型进行训练，得到预先训练的神经网络模型； 所述确定训练样本包括： 基于如下公式确定训练样本中的真值荷电状态ΔSOC；其中，ΔSOC确定： ΔSOC＝S-IT 其中，S为上次计算的SOC值，IT为本次时间段内放出的电量； 隐含层基于如下公式一确定：； 其中，Pj为隐含层的输出，f是隐含层激活函数，Xi为输入向量，i表示Xm向量中的第i项；θj为参数，表示第j项隐含层的调节因子；Wij为权重，表示第i项输入向量在第j项隐含层的权重因子； 输出层基于如下公式二确定：； 其中，Y是输出层的输出，Wj为第j项隐含层的权重因子，Pj表示公式一中第j项隐含层的输出，g为输出层的激活函数。

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