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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于F-FOMIAEKF多工况宽温度下的锂离子电池荷电状态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：CN119782672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411940669.9，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权基于F-FOMIAEKF多工况宽温度下的锂离子电池荷电状态估计方法是由周俊;李俊杰;伍星;刘韬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于F-FOMIAEKF多工况宽温度下的锂离子电池荷电状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于F‑FOMIAEKF多工况宽温度下的锂离子电池荷电状态估计方法，本发明方法包括：依据第一工况宽温度下的容量值，算出SOC参考值；在第一工况宽温度实验后，构建出包含W组数据点的数据集，运用多项式拟合方法推导出OCV‑SOC的关系式；建立锂离子电池分数阶2阶等效电路模型及状态空间方程；对模型中的待辨识参数进行辨识；在不同工况宽温度下，依据辨识后的参数采用SOC估计算法对分数阶2阶等效电路模型的状态空间方程中的状态变量与观测变量进行估计，获得SOC估计值。本发明一方面引入分数阶模型；另一方面引入多新息理论来优化整个估计过程中的滤波器更新过程，此外，引入自适应理论，通过实时更新过程噪声和测量噪声的统计特性来优化估计算法，从而提高了SOC估计的准确性和稳定性。

本发明授权基于F-FOMIAEKF多工况宽温度下的锂离子电池荷电状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于F-FOMIAEKF多工况宽温度下的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、搭建实验平台，通过实验获得多工况宽温度下的电流、电压、容量值；其中多工况至少包括第一工况、第二工况； 步骤2、依据第一工况宽温度下的容量值，算出SOC参考值；在第一工况宽温度实验后，选取锂离子电池搁置结束瞬间的电压数值，共计获取W个电压值，并对应选取相应的SOC参考值，由此构建出包含W组数据点的数据集；接着依据W组数据点的数据集，运用多项式拟合方法推导出OCV-SOC的关系式； 步骤3、建立锂离子电池分数阶2阶等效电路模型；依据锂离子电池分数阶2阶等效电路模型，建立锂离子电池分数阶2阶等效电路模型的状态空间方程； 步骤4、对锂离子电池分数阶2阶等效电路模型中的待辨识参数进行辨识； 步骤5、构建SOC估计算法；在不同工况宽温度下，依据辨识后的参数采用SOC估计算法对分数阶2阶等效电路模型的状态空间方程中的状态变量与观测变量进行估计，获得SOC估计值； 所述步骤4具体包括如下步骤： 步骤4.1、在第一工况宽温度后，针对第一工况下每次脉冲放电分别计算欧姆内阻，对所有脉冲放电下计算的欧姆内阻求平均值，获得辨识后的欧姆内阻； 步骤4.2、依据自适应遗传算法对分数阶2阶等效电路模型中的极化电阻、极化电容、扩散电阻、扩散电容、分数阶阶数和进行辨识，获得辨识后的极化电阻、极化电容、扩散电阻、扩散电容、分数阶阶数和； 所述步骤5具体包括如下步骤： 步骤5.1、初始化状态变量实际值初值、过程噪声协方差初值和误差协方差矩阵初值，=1： 步骤5.2、依据辨识后的参数，对分数阶2阶等效电路模型的状态空间方程中的状态变量与观测变量进行估计，获得k时刻状态变量、观测变量的先验估计值； 步骤5.3、依据时刻的状态变量估计误差，对误差协方差矩阵进行估计，获得时刻的误差协方差矩阵的先验估计值；其中，时刻的状态变量实际值与状态变量先验估计值的差为状态变量估计误差； 步骤5.4、依据时刻的误差协方差矩阵的先验估计值，确定时刻的卡尔曼增益； 步骤5.5、依据时刻的卡尔曼增益，确定多新息增益矩阵； 步骤5.6、依据时刻的观测变量估计误差，确定多新息矩阵；其中，时刻的观测变量实际值与观测变量先验估计值的差为观测变量估计误差； 步骤5.7、依据多新息增益矩阵、多新息矩阵，对状态变量、观测变量、误差协方差矩阵先验估计值进行更新，获得后验估计值： 步骤5.8、自适应调节测量噪声协方差与过程噪声协方差 步骤5.9、令，重复步骤5.2-5.8，直到等于数据长度，输出所有后验估计值。

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