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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计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：CN116106751B 。

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：202310115073.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法是由郭凯;陈冠旭;朱耀辉;杨芳芳设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法，包括采集电池样本数据，构建Informer网络模型，使用Informer网络模型对所述电池样本数据进行处理，获得锂离子电池的荷电状态估计值等步骤。本发明使用的Informer网络模型通过减少注意力机制的点积计算，以及改进编码器—解码器架构的方式，减少了计算复杂度和空间复杂度，提升模型训练和计算的速度，并在一定程度上解决了循环神经网络存在的累计误差问题，可以取得更高的SOC估计精度，在MAE、RMSE误差指标上显现出优越性，可以更好地解决低温度条件下估计困难，以及温度扩展能力不足的问题。本发明广泛应用于电池技术领域。

本发明授权一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述一种基于Informer的锂离子电池荷电状态估计方法包括： 采集电池样本数据；所述电池样本数据用于表示锂离子电池的历史荷电状态； 构建Informer网络模型；所述Informer网络模型用于执行概率自注意力机制、蒸馏操作和动态解码； 使用所述Informer网络模型对所述电池样本数据进行处理，获得锂离子电池的荷电状态估计值； 所述构建Informer网络模型，包括： 搭建第一编码层、第二编码层、第一解码层、第二解码层和全连接层； 所述第一编码层用于对输入至所述Informer网络模型的训练数据集，依次执行概率自注意力机制和蒸馏操作； 所述第二编码层用于对输入至所述Informer网络模型的训练数据集，依次以及所述第一编码层的输出结果，执行概率自注意力机制和蒸馏操作； 所述第一解码层用于对输入至所述Informer网络模型的所述电池样本数据，依次执行掩码概率自注意力机制和标准自注意力机制； 所述第二解码层用于对所述第二编码层的输出结果以及所述第一解码层的输出结果，依次执行掩码概率自注意力机制和标准自注意力机制； 所述全连接层用于对所述第二解码层的输出结果进行全连接处理； 所述掩码概率自注意力机制，包括： 通过以下公式进行处理： 其中，为所述电池样本数据，表示要预测的序列，为所述掩码概率自注意力机制的输出结果，表示解码层的输入数据在时间维度上的长度，表示将要估计的数据在时间维度上的长度，表示要将两者拼接得到的数据格式转换成模型能够接收到的数据格式，转换方法为将数据进行卷积处理； 所述标准自注意力机制，包括： 对所述掩码概率自注意力机制的输出结果执行所述概率自注意力机制处理，将处理结果作为，将所述第二编码层的输出结果作为和，进行注意力评分。

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