买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜宝星智能科技(上海)有限公司申请的专利一种基于BP神经网络的电池SOC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：CN114594380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210201570.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于BP神经网络的电池SOC预测方法是由蔡明扬;赵春萌;李强设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的电池SOC预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于电池测试技术领域，本发明提供了基于BP神经网络的电池SOC预测方法，其用于铅酸蓄电池的电荷状态的快速预测。所述预测方法采用的是常规的单隐层BP神经网络模型；实验对象是同种类同型号不同新旧程度的铅酸蓄电池，使用电池测试系统对这些电池采用复合周期脉冲进行循环放电直至截止电压，得到这些电池的放电电压变化数据和放电电量变化数据，然后对电池的电压放电数据绘制成曲线划分为若干个周期，对每个周期的曲线用数学插值函数进行拟合，拟合的函数的参数即为模型特征。本发明提供的预测方法相比于电池标准核容方法，拥有简便、快速的优点，并且考虑了电池的老化情况，具有更好的适用性。

本发明授权一种基于BP神经网络的电池SOC预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的电池SOC预测方法，其特征在于，所述的预测方法包括以下步骤：步骤S101：将测试电池静置一小时，然后使用复合脉冲放电方法对测试电池进行数个周期的放电，采用电池测试仪获取测试电池放电过程的放电电压数据，并对放电电压数据进行处理；步骤S102：采用数学插值函数拟合方法得到数个周期的特征参数；步骤S103：将数个周期的特征参数代入预测模型中，输出预测结果；所述预测模型的建立方法包括以下步骤：步骤S201：将实验电池全部充满电，然后静置若干小时，采用复合脉冲放电方法对电池进行周期循环放电实验，使用电池测试仪获取电池放电过程的电压、电流、电量变化以及周期循环次数；步骤S202：将采集到的电压数据按周期划分，并对每个周期的电压变化曲线用数学插值函数进行拟合；步骤S203:得到的最佳拟合函数的参数作为输入集；步骤S204:每个周期初始时对应的电量百分比作为输出集；步骤S205:建立BP神经网络模型，利用所述输入集和所述输出集，得到训练之后的预测模型。

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宝星智能科技(上海)有限公司，其通讯地址为：200000 上海市奉贤区奉浦大道2333号2幢3层A区；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”。