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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司申请的专利一种基于光纤传感的电池温度精准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：CN116337270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310145743.7，技术领域涉及：G01K11/3206；该发明授权一种基于光纤传感的电池温度精准估计方法是由杨毅;周琦;高磊;袁晓冬;袁宇波;李鹏;孔祥平;王晨清;易文飞;林金娇;张弛设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光纤传感的电池温度精准估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电池光纤传感技术领域，尤其涉及一种基于光纤传感的电池温度精准估计方法，包括：基于FCM算法建立第一模型，设置迭代终止的条件变化值，利用第一样本集对第一模型进行训练，通过反复迭代，获得温度变化与第一波长偏移量的线性关系，基于EMD算法建立第二模型，设置迭代终止的条件变化值，利用第二样本集对第二模型进行训练，通过反复迭代，获得电池监测数据变化与第二波长偏移量的非线性关系，对上述温度变化与第一波长偏移量的线性关系和上述电池监测数据变化与第二波长偏移量的非线性关系进行叠加，生成温度测量值和波长偏移量的校准关系式，本发明提供的估计方法无需进行离线校准，同时还确保了温度测量的精度和可靠性。

本发明授权一种基于光纤传感的电池温度精准估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光纤传感的电池温度精准估计方法，其特征在于，包括： S1：采集光纤温度传感器不同温度值下对应的第一波长偏移量，构建第一样本集； S2：基于FCM算法建立第一模型，设置迭代终止的条件变化值，利用第一样本集对所述第一模型进行训练，通过反复迭代，获得温度变化与第一波长偏移量的线性关系； S3：在电池充放电过程中，采集电池监测数据和对应的第二波长偏移量，所述电池监测数据至少包括电池SOC值和循环次数，构建第二样本集； S4：基于EMD算法建立第二模型，设置迭代终止的条件变化值，利用第二样本集对所述第二模型进行训练，通过反复迭代，获得电池监测数据变化与第二波长偏移量的非线性关系； S5：对步骤S2获得的温度变化与第一波长偏移量的线性关系和步骤S4获得的电池监测数据变化与第二波长偏移量的非线性关系进行叠加，生成温度测量值和波长偏移量的校准关系式； 所述步骤S2中，基于FCM算法设计的目标函数如下式所示： 约束条件如下： 其中，N是输入样本的个数，P是集群中心矩阵，U是隶属函数矩阵，为样本j属于第i类的隶属度，c为聚类数目，m为模糊指数，为样本值，为聚类中心； 所述步骤S4的具体步骤包括： S4.1：采用线性拟合的方式，计算波长偏移量与循环周期的函数关系； S4.2：采用多项式拟合的方式，计算波长偏移量与电池SOC值的函数关系； S4.3：基于EMD算法计算噪声比重，对采集到的第二波长偏移量进行EMD分解，计算序列中所有极大值点和极小值点，采用三次样条函数拟合上包络线和下包络线，计算上包络线和下包络线的平均值曲线，用数据序列与平均包络线求差计算，得到新的数据序列，判断其是否满足IMF条件，若不满足，则将残差分量作为原始信号，重复迭代直至满足为止，得到的函数即为一阶本征模态函数分量； 波长偏移和循环周期的关系式为： 其中，t代表电池的循环周期，r1-r5为拟合系数； 波长偏移和电池SOC值的关系式为： 其中，代表充电状态的函数关系，代表放电状态的函数关系，s代表电池的SOC值，p1-p5和q1-q5均为拟合系数； 所述步骤S5中，生成的温度测量值和波长偏移量的校准关系式为： 其中为实测温度，为补偿温度，表示光纤温度传感器的测量峰值波长，为光纤温度传感器的特征波长，为SOC变化对波长偏移量的影响；为循环次数对波长偏移量的影响。

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