国网陕西省电力公司信息通信公司晋殿卫获国家专利权
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龙图腾网获悉国网陕西省电力公司信息通信公司申请的专利一种电池剩余容量实时预测方法、终端设备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：CN114398826B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111671196.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种电池剩余容量实时预测方法、终端设备及存储介质是由晋殿卫;黄祺尧;陈果;张之琛;李丽莉设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电池剩余容量实时预测方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电池剩余容量实时预测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集电池的放电数据，并通过采集的放电数据提取模型训练所需要的特征数据组成训练集；S2：构建双输入层堆叠LSTM网络模型，并通过训练集对模型进行训练；双输入层堆叠LSTM网络模型中包括第一输入通道和第二输入通道，第一输入通道的输入为信号变化特征，第二输入通道的输入为累计放电量；第一输入通道的网络结构包括LSTM网络和两层全连接层，第二输入通道的网络结构为一层全连接层；第一输入通道的输出与第二输入通道的输出两者通过sigmoid函数归一化后，聚合得到剩余容量SOC；S3：通过训练后的模型对电池的剩余容量SOC进行实时预测。本发明提高了预测的准确率。
本发明授权一种电池剩余容量实时预测方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池剩余容量实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集不同放电倍率、不同健康度下电池的放电数据，并通过采集的放电数据提取模型训练所需要的特征数据，特征数据包括信号变化特征、累计放电量和剩余容量SOC，通过提取的特征数据组成训练集； S2：构建双输入层堆叠LSTM网络模型，并通过训练集对模型进行训练； 双输入层堆叠LSTM网络模型中包括第一输入通道和第二输入通道，第一输入通道的输入为信号变化特征，第二输入通道的输入为累计放电量；第一输入通道的网络结构包括LSTM网络和两层全连接层，第二输入通道的网络结构为一层全连接层；第一输入通道的输出与第二输入通道的输出两者通过sigmoid函数归一化后，聚合得到剩余容量SOC； S3：通过训练后的模型对电池的剩余容量SOC进行实时预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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