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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司莆田供电公司申请的专利一种储能电站锂离子电池的SOH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：CN117406121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311272772.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种储能电站锂离子电池的SOH估计方法是由黄兴华;范元亮;吴涵;陈扩松;朱俊伟;李泽文;陈伟铭;林建利;李凌斐;何锋;梁子康;陈思哲;郑宇设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电站锂离子电池的SOH估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种储能电站锂离子电池的SOH估计方法，所述方法包括：采集锂离子电池满充后的弛豫电压数据和SOH值；从采集数据中提取多个特征和计算一阶差分电压数据；将数据集划分为训练集和测试集；构建LightGBM模型，分别采用训练集和测试集对模型训练和测试；构建一维卷积神经网络CNN，分别采用训练集和测试集对模型训练和测试；将所提取的特征、LightGBM模型和CNN模型估计的SOH值组合成特征数据集；构建线性回归LR模型，利用特征数据集对其训练和测试；将所提取的特征、LightGBM模型和CNN模型估计的SOH值输入至LR模型中，得到最终的SOH估计结果。该方法泛化能力好，估计精度高。

本发明授权一种储能电站锂离子电池的SOH估计方法在权利要求书中公布了：1.一种储能电站锂离子电池的SOH估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集锂离子电池在每个循环中满充后静置5分钟期间的弛豫电压序列数据V，以及电池在每个循环的SOH标签值，组成原始数据集D1； S2：根据步骤S1获得的原始数据集D1，计算每个循环中弛豫电压序列数据的最大值Vmax、最小值Vmin、香农熵Ventropy、平均值Vmean和标准差值Vstd作为特征，与SOH标签值组成特征数据集Df,1，计算弛豫电压序列数据的一阶差分电压序列数据∆V，将弛豫电压序列数据V、一阶差分电压序列数据∆V和对应SOH标签值组成特征数据集Df,2； S3：以相同的划分方式对特征数据集Df,1和Df,2进行数据集划分，分别得到训练集Dtrain,1和Dtrain,2，测试集Dtest,1和Dtest,2； S4：构建LightGBM模型，分别采用训练集Dtrain,1和测试集Dtest,1对LightGBM模型进行训练和测试，采用平均绝对误差MAE衡量LightGBM模型的估计精度，当模型在测试集上的MAE≤2%时，模型完成训练，否则重复步骤S4，直至满足该条件； S5：构建一维卷积神经网络CNN，分别采用训练集Dtrain,2和测试集Dtest,2对CNN模型进行训练和测试，采用平均绝对误差MAE衡量CNN模型的估计精度，当模型在测试集上的MAE≤2%时，模型完成训练，否则重复步骤S5，直至满足该条件； S6：将步骤S2提取的5个弛豫电压特征，即最大值Vmax、最小值Vmin、香农熵Ventropy、平均值Vmean和标准差值Vstd，以及LightGBM模型在特征数据集Df,1上输出的SOH估计结果、CNN模型在特征数据集Df,2上输出的SOH估计结果进行合并，与SOH标签值组成特征数据集Df,3，并将特征数据集Df,3按照步骤S3的划分方式进行数据集划分，得到训练集Dtrain,3和测试集Dtest,3； S7：构建LR模型，分别采用训练集Dtrain,3和测试集Dtest,3对LR模型进行训练和测试，类似地，采用平均绝对误差MAE衡量线性回归LR模型的估计精度，当模型在测试集上的MAE≤1.5%时，模型完成训练，否则重复步骤S7，直至满足该条件； S8：将步骤S4、S5、S7训练得到的LightGBM、CNN和LR模型导入电池管理系统中，当储能电站中的锂离子电池完成充电并静置5分钟后，将采集到的弛豫电压序列数据按照步骤S2的方式提取特征和计算一阶差分电压序列数据，将5个弛豫电压特征输入至LightGBM模型中得到SOH估计结果，将原始弛豫电压序列数据和一阶差分电压序列数据输入至CNN模型中得到SOH估计结果，再将两个模型输出的SOH估计结果和5个弛豫电压特征共同输入至LR模型中，得到最终的SOH估计结果； 步骤S2具体包括以下步骤： S2-1：根据步骤S1获取的原始数据集D1，计算每个循环中弛豫电压序列数据的最大值Vmax、最小值Vmin、香农熵Ventropy、平均值Vmean和标准差值Vstd作为特征，与SOH标签值组成特征数据集Df,1，并进行归一化处理，其具体形式如下： 其中，表示第i个循环中弛豫电压的最大值，表示第i个循环中弛豫电压的最小 值，表示第i个循环中弛豫电压的香农熵值，其计算公式为，表示数据序列中出现第n个元素的值的概率，N表示数据序列中共有N个值，表示第i 个循环中弛豫电压的平均值，表示第i个循环中弛豫电压的标准差值； S2-2：计算弛豫电压序列数据的一阶差分电压序列数据∆V，第i个循环的序列数据的具体形式如下： 其中，，将弛豫电压序列数据V、一阶差分电压序列数据∆V和对应SOH标 签值组成特征数据集Df,2，并进行归一化处理，其具体形式如下： 。

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