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龙图腾网获悉浙江高泰昊能科技有限公司;浙江大学申请的专利基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统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：CN119511113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411573423.2，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统是由马皓;戴希麟;林凡凡;周睿迪;何柯谊;张津豪设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统。方法包括：获取电池运行数据，电池运行数据包括电池放电端电压、电流、温度数据和对应的电池容量数据；将电池运行数据输入至内嵌领域知识神经网络中进行电池荷电状态估计，以得到估计结果；其中，内嵌领域知识神经网络是通过历史电池运行数据、对应时刻值以及历史SOC作为样本集输入至SocNet神经网络模型中进行训练所得的，SocNet神经网络模型包括带有特别通路的特征提取模块、SOC回望模块以及求和模块；输出估计结果。通过实施本发明实施例的方法可能够在复杂多变的工作环境中更准确地估计SOC，有效减少误差，提高SOC估计的精度，且可靠性强。

本发明授权基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括： 获取电池运行数据，其中，所述电池运行数据包括电池放电端电压、电流、温度数据和对应的电池容量数据； 将所述电池运行数据输入至内嵌领域知识神经网络中进行电池荷电状态估计，以得到估计结果；其中，所述内嵌领域知识神经网络是通过历史电池运行数据、对应时刻值以及历史SOC作为样本集输入至内嵌领域知识神经网络中进行训练所得的，内嵌领域知识神经网络包括带有特别通路的特征提取模块、SOC回望模块以及求和模块； 输出所述估计结果； 其中，所述特征提取模块包括依序连接的卷积神经网络层、池化与展平层、特别通路以及第一多层感知机模块；其中，所述第一多层感知机模块包括输入层、带有ReLU激活函数的全连接隐藏层以及线性输出层； 所述将所述电池运行数据输入至内嵌领域知识神经网络中进行电池荷电状态估计，以得到估计结果，包括： 将所述电池运行数据输入至内嵌领域知识神经网络中； 利用特征提取模块生成第一隐藏态； 利用SOC回望模块生成第二隐藏态； 对所述第一隐藏态以及所述第二隐藏态进行求和，以得到估计结果； 所述利用特征提取模块生成第一隐藏态，包括： 利用卷积神经网络层提取所述电池运行数据中的电压、电流、温度和历史SOC之间的空间和时间关系； 将卷积神经网络层的输出进行池化和展平处理，形成特征向量； 将当前时刻的电流和时间值与特征向量连接，形成新的输入向量； 对连接后的特征向量进行处理，生成第一隐藏态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江高泰昊能科技有限公司;浙江大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市莫干山路1418-50号2幢3层(上城科技工业基地)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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