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龙图腾网获悉麦田能源股份有限公司申请的专利一种电池组的SOH估算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：CN120334756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510836121.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池组的SOH估算方法是由王平;吕文涛;邓志江;周来;胡秋仔设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池组的SOH估算方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种电池组的SOH估算方法，包括：S1：基于电池组的历史实际运行数据获取估计电池组的SOH需要的容量标签值，并构建与SOH相关的滑动窗口输入数据矩阵；S2：基于滑动窗口输入数据矩阵，通过神经网络自动提取与电池组老化相关的健康特征图；S3：基于提取的健康特征图，通过PINN神经网络对电池衰减动力学建模，实现对电池SOH的估算。

本发明授权一种电池组的SOH估算方法在权利要求书中公布了：1.一种电池组的SOH估算方法，其特征在于，包括： S1：基于电池组的历史实际运行数据获取估计电池组的SOH需要的容量标签值，并构建与SOH相关的滑动窗口输入数据矩阵； S2：基于滑动窗口输入数据矩阵，通过神经网络自动提取与电池组老化相关的健康特征图，包括： S21：将每个滑动窗口输入数据矩阵输入到全局特征提取网络，输出经过通道注意力和空间注意力优化的全局特征； S22：通过图特征提取网络对全局特征进行空间图特征提取，获得与电池组老化相关的健康特征图； S3：基于提取的健康特征图，通过PINN神经网络对电池衰减动力学建模，实现对电池SOH的估算，包括： S31：将所述健康特征图输入至多层全连接神经网络，输出SOH估计值； S32：构建PINN神经网络，使得多层全连接神经网络定义的函数对时间的偏导等于PINN神经网络的输出； S33：训练所述全局特征提取网络、所述图特征提取网络、所述多层全连接神经网络、所述PINN神经网络，其中PINN神经网络的输入为SOH估计值SOH、SOH估计值对时间的偏导SOHt、SOH估计值对健康特征图的偏导SOHG、健康特征图G以及时间t，PINN神经网络的输出为SOH的衰减速率，PINN神经网络使得多层全连接神经网络定义的函数对时间的偏导等于SOH的衰减速率。

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