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龍圖騰網獲悉南通大學申請的專利一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114487844B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210038015.1，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法是由李俊紅;蔣澤宇;褚云琨;李磊;王娟;宗天成;李政;芮佳麗;張泓睿;嚴俊設計研發完成，并于2022-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法，屬于鋰離子電池技術領域。解決了當前電池容量的SOC難于估計的技術問題。其技術方案為：包括如下步驟：步驟1測取SOC從1到0的鋰離子電池的端電壓、電流、溫度以及負載的電壓、電流；步驟2對測取的數據進行預處理，構建用于估計電池容量的2DCNN訓練數據集和測試數據集，再構建新的數據集；步驟3實現最終的SOC實時估計。本發明的有益效果為：本發明分別通過不同溫度下的電池充放電實驗獲取電池各項參數，估計出電池容量后，最終可用于鋰電池SOC的實時估計。

本發明授權一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于電池容量的鋰離子電池SOC估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1在變化的溫度下，將全新鋰電池充滿電，然后通過恒流放電實驗、DST工況放電實驗、FUDS工況放電實驗和US06工況放電實驗，反復測取SOC從1到0的鋰離子電池的端電壓、電流、溫度以及負載的電壓、電流； 步驟2對測取的數據進行預處理，構建用于估計電池容量的2DCNN訓練數據集和測試數據集，并利用2DCNN卷積神經網絡估計出的電池容量構建新的數據集； 所述步驟2包括如下步驟： 步驟2-1對測取的數據進行歸一化處理，各種工況實驗的電池對象相同，電壓電流變化范圍不同，先對各種工況的數據單獨進行預處理，采用如下公式對輸入數據進行歸一化處理： 其中，aij為第i個輸入的第j個數據點，amin是第i個輸入數據的最小值，amax是第i個輸入數據的最大值，xin_ij是aij進行歸一化處理后的數據； 輸出為鋰電池的SOC，SOC的范圍在0到1之間，不需要進行歸一化處理； 步驟2-2數據歸一化處理后，使用如下的方法構建數據集，首先將一個放電周期中的測量值截取成若干個長度為n的數據，如下所示： 其中，xij表示輸入數據集中第i個循環的第j個數據，xij對應的輸出為tn時刻的電池容量值，U表示電池兩端的電壓，I表示電池通過的電流，T表示電池工作時的溫度，t表示放電的時間，Ul表示負載的電流，Il表示負載的電流； 步驟2-3對于一個總循環充放電次數N、單放電周期t＝m的工況放電實驗，使每一個放電周期內前后輸入數據間的聯系，使用padding方法對邊緣數據進行擴充，然后總共生成N×m組大小為6×10的輸入數據，對應的N×m個電池容量值為輸出數據，不同工況的輸入輸出數據合并成為總數據集； 步驟2-4選用一個放電工況前80％的數據作為訓練數據集，后20％的數據作為測試數據集，用作2DCNN的訓練和測試數據； 步驟2-5針對鋰離子電池容量估計開發的2DCNN卷積神經網絡架構包括：一個輸入層Input、四個卷積層C、兩個全連接層F和一個輸出層Output； 步驟2-6卷積層和全連接層全部使用relu函數進行激活，輸出層使用tanh函數進行激活，并進行映射； 步驟2-7完成電池容量的估計后，取式2中的U、I、T、t以及估計的電池容量構建新的大小為5×10的輸入數據集，對應輸出數據為tn時刻的電池SOC值； 步驟3使用2DCNN卷積神經網絡對新的數據集進行訓練和測試，實現最終的SOC實時估計。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南通大學，其通訊地址為：226019 江蘇省南通市崇川區嗇園路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。