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龙图腾网恭喜珠海市嘉德电能科技有限公司申请的专利基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态估算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：CN119355538B 。

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：202411909403.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态估算方法是由李彬;涂敏;罗礼新;曾锦辉;戴天童;张静;雷佳挺设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态估算方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态（SOC）估算方法。本发明包括以下步骤：步骤a、建立模糊模型，利用模糊模型捕捉参数的模糊边界和不确定性，再通过模糊边界和不确定性构建并模糊优化适应度函数；步骤b、将模糊优化后的适应度函数融入遗传算法的实际计算流程中，依据模糊优化后的适应度函数进行决策；步骤c、通过多代遗传迭代，种群逐渐收敛至具有高适应度的个体，得到目标SOC值的最优推算模型,然后，将此模型的推算结果与实际观测值进行比对，根据比对结果修正模型参数或结构，进入下一轮循环,如此反复，动态地调整和优化模型，以适应动力电池状态的非线性变化。本发明可应用于电池状态监测与估计技术领域。

本发明授权基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊数学与遗传算法的电池荷电状态估算方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤a、根据电池SOC估算涉及的理化参数建立符合实际特性的模糊集合和隶属函数，通过模糊集合和隶属函数建立模糊模型，利用模糊模型捕捉参数的模糊边界和不确定性，再通过模糊边界和不确定性构建并模糊优化适应度函数；步骤b、将模糊优化后的适应度函数融入遗传算法的实际计算流程中，在初始化阶段，生成具有多样性和覆盖解空间的初始种群；在选择、交叉和变异的遗传操作中，依据模糊优化后的适应度函数进行决策；步骤c、通过多代遗传迭代，种群逐渐收敛至具有高适应度的个体，即目标SOC值的最优推算模型,然后，将此模型的推算结果与实际观测值进行比对，根据比对结果修正模型参数或结构，进入下一轮“推算-观测-修正”循环,如此反复，动态地调整和优化模型，以适应动力电池状态的非线性变化，提高SOC估算的精度和鲁棒性。

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珠海市嘉德电能科技有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市金湾区三灶镇定湾七路9号1#厂房；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”。