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龙图腾网获悉常州工业职业技术学院申请的专利一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应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：CN115015766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210851533.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法是由卢剑伟;武栋;周国华;袁凯烽;郝中超设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法，利用一个具有联合串并联二阶RC模型来对实时荷电状态进行估计，基于大数据建模理论，建立Volterra模型，生成关于电流电压和荷电状态之间的模型关系，建立电流电压与荷电状态的对应模型，从而对荷电状态进行估计；其中，Volterra模型的记忆特性能够极好的提升模型预测的准确性，多方向算法具有较快的收敛速度。本发明解决传统的方法需要高精度的测量仪器，且在真实应用中需要较长的放电时间来进行测试，因而不具有实际应用价值；本发明具有广泛的使用范围，理论和仿真验证了本方法的准确性与快速性。

本发明授权一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法在权利要求书中公布了：1.一种用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法，其特征在于，包括以下步骤：利用二阶RC模型，并借助Volterra模型对二阶RC模型电池的荷电状态进行估计，通过调节记忆因子长度来对荷电状态进行精确的拟合； 具体包括： S1、采集电池电路每一时刻的电流、电压与SOC的准确值； S2、利用电流和电压作为输入，SOC荷电状态作为输出，构建Volterra模型； Volterra模型的公式为： 其中，SOC为电池电路某时刻的荷电状态，I为电池电路某时刻的电流，U为电池电路某时刻的电压；分别是电流和电压的记忆因子； S3、构建L组数据，设计损失函数，通过选择不同的参数，使损失函数值最小； 组数据的Volterra模型： 2 其中，是L个输出构建的输出向量，是由L个信息向量构建的信息矩阵，是L个噪声，构建的噪声向量； 损失函数为： 3 S4、针对Volterra模型，利用多方向算法构建多个方向； 多方向算法构建多个方向包括： 设第次的参数估计为，首先构建第次的第一个方向： 4 构建剩余的个方向： 5 其中，矩阵是非单位奇异矩阵，分别对每个方向进行归一化： 6 则个方向为： 7 其中任意两个方向正交； S5、根据方向和损失函数，构建每个方向对应的步长； 每个方向对应的步长，公式如下： 8 根据式8函数的导函数方程为零，求得： 9 S6、利用多方向算法更新系统参数，公式为： 10 S7、设定训练次数K，并重复步骤S4-S6。

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