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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及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：CN121613325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511690820.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法是由洪吉超;裴佳琦;李萌;魏领军;杨京松;马世琨设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法，属于新能源汽车电池管理技术领域。包括以下步骤：S1、在低温工况下通过传感器同步采集动力电池多源原始数据，记录实时容量，然后对原始数据依次执行清洗、对齐、环境特征识别与基线标定，输出标准化数据集；S2、基于标准化数据集进行温度矫正，融合多模型构建预测模型，输出SOC与SOH预测结果；S3、基于预测结果计算三维健康指标，划分健康等级并动态调整电池运行参数。采用上述基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法，能有效消除低温干扰，提升SOC与SOH估计精度，同时可动态优化电池运行参数，延长电池循环寿命。

本发明授权基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于温度矫正的动力电池SOC与SOH预测及估计方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据采集与预处理：在低温工况下通过传感器同步采集动力电池多源原始数据，记录实时容量，然后对原始数据依次执行清洗、对齐、环境特征识别与基线标定，输出标准化数据集； S2、温度矫正与预测：S21、基于标准化数据集，通过Arrhenius模型建立温度与容量、内阻的关系，修正低温下SOC计算偏差和SOH评估偏差，具体包括： S211、计算温度下的容量温度矫正因子，其公式为： ； S212、修正SOC计算结果，其公式为： ； 其中，为当前矫正后SOC值，为上一时刻SOC值，为温度下充放电效率矫正因子，为温度下的充放电电流； S213、采用加权法矫正SOH评估结果，其公式为： ； 其中，为当前矫正后SOH值，为容量权重系数，为内阻权重系数，为温度下电池实际可用容量； S214、在电池恒流充电阶段，计算容量增量并提取容量增量曲线的峰值电压、峰值高度作为电池健康状态的辅助特征，其中，容量增量的计算公式为： ； 其中，为充电容量增量，为电压增量，为恒流充电电流，为充电时间增量，为开始时的采样电压值，为结束时的采样电压值； S22、基于SOC短期动态变化与SOH长期衰减的不同特性，融合多模型构建预测模型，具体包括： S221、采用LSTM模型预测SOC短期动态变化，在LSTM模型中输入矫正后的SOC、电压、电流、温度时序数据，使用Adam优化器，以均方误差作为损失函数，输出当前SOC预测值，其中，的计算公式为： ； 其中，为训练样本数，为SOC真实值，为SOC预测值； S222、采用灰色GM1,1模型与LSTM模型融合熵权法预测SOH长期衰减，灰色GM1,1模型以等时间间隔采集个矫正后的SOH数据，构建原始序列，对进行一次累加生成新序列，建立一阶线性微分方程模型，通过最小二乘法计算发展系数和灰色作用量，其中，一阶线性微分方程的公式为： ； SOH长期预测公式为： ； 其中，为原始SOH序列的起始数据点标识，为预测步数；同时通过Arrhenius模型引入温度加速因子，动态修正SOH衰减预测系数，其中，温度加速因子和衰减预测系数的公式分别为： ； ； 其中，为电池老化活化能，为气体常数，为参考绝对温度，为电池平均工作绝对温度，为基准衰减系数；在同一预测周期内，获取LSTM模型输出SOH序列的标准差、灰色GM1,1模型输出SOH序列的标准差，计算LSTM模型和灰色GM1,1模型的信息熵，其公式为： ； 其中，为LSTM模型的信息熵，为GM1,1模型的信息熵；对、归一化得到融合权重，其公式为： ； 加权融合后的SOH预测值的公式为： ； S23、输出经温度矫正后的SOC与SOH预测结果； S3、健康评估：基于S23的预测结果，计算三维健康指标，三维健康指标包括SOC估计误差、SOH衰减率、温度敏感性，其中，温度敏感性的计算公式为： ； 其中，为低温点，为常温点，为下的实测内阻，为下的实测内阻； 再划分健康等级并动态调整电池运行参数。

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