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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质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：CN116224074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310184114.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质是由魏学哲;陶思怡;戴海峰;姜波设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质，其中方法包括：建立包含动态应力信号的电池充放电数据集，电池充放电数据集包括电流、端电压、动态应力数据和参考荷电状态；离线训练基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计模型：根据深度学习网络所需输入形式将电池充放电数据集里的电流、端电压和动态应力的时间序列特征重组为三维张量样本集，搭建电池荷电状态估计模型的深度学习网络结构，基于参考荷电状态和样本集离线训练电池荷电状态估计模型；在线电池荷电状态估计。与现有技术相比，本发明具有对不同工况适应性强、在数据长度有限时估计性能良好、对测量噪声干扰鲁棒性强等优点。

本发明授权一种软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1建立包含动态应力信号的电池充放电数据集，所述电池充放电数据集包括电流、端电压、动态应力数据和参考荷电状态； 步骤11采用约束夹具和应力传感器搭建软包电池应力测量实验装置； 步骤12根据电池推荐的环境温度和充放电电流设计电池充放电实验，按设定的工况进行测试，在测试过程中记录电池电流、端电压和动态应力，并计算电池参考荷电状态，构建电池充放电数据集； 其中，测试过程中记录的动态应力是与电池运行状态相关的应力，为总应力减去初始静态应力后的值： 其中，所述总应力是在充电放电期间由压力传感器直接在电池表面上测量的瞬时应力，静态应力是在充分的休息时间使电池达到平衡状态后获得的应力； 电池参考荷电状态根据定义计算： 其中，和分别是k时刻的电池荷电状态和电流，是采样时间，是电池容量； 步骤2离线训练基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计模型； 步骤21根据深度学习网络所需输入形式将电池充放电数据集里的电流、端电压和动态应力的时间序列特征重组为三维张量样本集； 其中，k时刻的电池充放电数据为，其中，是k时刻的电流，是k时刻的端电压，是k时刻的动态应力； 采用长度为n的滑动窗口，得到用于训练深度学习网络的输入为，数据长度记为，则获得的样本量为： 将数据重组为三维张量形式：[,n,]，其中，表示特征数量； 步骤22搭建电池荷电状态估计模型的深度学习网络结构，基于参考荷电状态和样本集离线训练电池荷电状态估计模型； 步骤3在线电池荷电状态估计： 步骤31在电池实际充放电过程中在线获取电池电流、端电压和动态应力信号； 步骤32根据训练完成的电池荷电状态估计模型，进行动力电池的荷电状态在线估计； 所述步骤22中，深度学习网络包括一层输入层、两层LSTM隐藏层、一层全连接层和一层输出层，其中LSTM网络激活过程如下： 其中，遗忘门、是输入门，是输出门，是更新过程的候选状态，是权重，是偏置，是sigmoid激活函数，是双曲正切激活函数。

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