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龙图腾网恭喜泉州装备制造研究所申请的专利一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法及装置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：CN114839552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210365645.X，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法及装置是由林名强;吴健;严晨昊设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法及装置，方法包括如下步骤：S1、采集多个袋式电池的老化数据，并分别获取各袋式电池各老化周期的IC曲线；S2、分别计算各相邻两IC曲线峰值窗口之间的wasserstein距离，得到特征数据集；S3、采用基于高斯回归过程方法的预测模型，对于预测模型的超参数α、l和p，分别设定其取值范围为0.1,100、0,1和0,100，先取取值范围内的任意值，再利用前期数据集对预测模型进行初次训练，并根据预测所得值与真值之间的差距，调整并确定各超参数的值；S4、利用后期数据集对已确定超参数的预测模型进行训练。本发明无需建立电池模型，以wasserstein距离作为预测模型的特征，适合SOH的在线估计，且估计精度高，实用性强。

本发明授权一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于wasserstein距离的电池SOH估计方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采集多个袋式电池的老化数据，并分别获取各袋式电池各老化周期的IC曲线，其中，IC表示一个连续的电压增量上所增加的电池电量；S2、分别计算各相邻两IC曲线峰值窗口之间的wasserstein距离，得到特征数据集，并将特征数据集分为前期数据集和后期数据集；S3、采用基于高斯回归过程方法的预测模型，所述S2中的特征数据集作为预测模型的输入，电池SOH作为预测模型的输出，对于预测模型的超参数α、l和p，分别设定其取值范围为0.1-100、0,1和0,100，先取取值范围内的任意值，再利用前期数据集对预测模型进行初次训练，并根据预测所得值与真值之间的差距，调整并确定各超参数的值；S4、利用后期数据集对已确定超参数的预测模型进行训练；所述S3中，当预测所得值与真值之间的差距大于第一阈值时，则调低超参数α的值、调高超参数l和p的值，当预测所得值与真值之间的差距小于第二阈值时，则调高超参数α的值、调低超参数l和p的值，调整额度应在经验区间的10％以内，经验区间从步骤S3中的各超参数的取值范围内选出。

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