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龙图腾网恭喜河北工业大学申请的专利一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测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：CN114355218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210079471.0，技术领域涉及：G01R31/387；该发明授权一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法是由李文华;李新国设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锂离子电池荷电状态的预测，尤其涉及一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法。一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法，包括在锂离子电池放电过程中，采集锂离子电池用于预测电池荷电状态SOC的外部特征参数。本发明的有益效果是：同时结合电池充放电的各种特征量来预测锂离子电池的荷电状态；在数据提取中为减少传感器精度和环境影响，通过使用有限差分来减小计算误差；在数据筛选部分，通过将容量增量曲线、温度变化曲线、等时间压降曲线以及等时间电流下降曲线进行分组筛选，选出最优数据组合；在数据拟合中使用高斯平滑来平滑特征曲线；在SOC预测中使用优化的神经网络对锂离子电池荷电状态进行了预测。

本发明授权一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在锂离子电池放电过程中，采集锂离子电池用于预测电池荷电状态SOC的外部特征参数；S2：根据采集数据的误差，确定数据有限差分的采样时间间隔,从而确定容量增量与表面温度变化；S3：确立采样间隔后，通过高斯平滑曲线，得到容量增量曲线IC和表面温度变化曲线DT，放电之间记录电压变化曲线，电流变化曲线；S4：从IC、DT曲线中分别提取以下特征量：选择两者曲线峰、谷值坐标，峰-峰之间距离，峰-谷之间距离，峰-峰之间面积，对于电压曲线计算等时间压降值，对于电流曲线记录等时间电流下降值；S5：对所述特征量进行筛选分组进行预测，比较预测结果与算法计算速度与精度，选择其中最优特征量组；S6：将电池不同电池荷电状态SOC情况下的最优特征量导入到神经网络预测模型，从而得到预测结果，分析预测结果和预测误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300000 天津市北辰区双口镇西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。