基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开一种基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法。首先由自适应遗忘因子最小二乘(AFFRLS)估算二阶RC锂离子电池等效电路模型参数；然后通过自适应遗传算法(AGA)训练确定自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的最佳噪声协方差匹配窗口大小；将得到的窗口大小作为窗口基数，通过AUKF预测电池SOC；然后通过Allan方差分析法识别误差新息序列分布的变化，再按照更新规则更新窗口大小。本发明由AGA确定AUKF的时间窗大小，方法更智能；另通过引入Allan方差分析法来提高噪声协方差的估算精度，提高算法对非线性时变系统的跟踪能力。

《基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023108815298，当前法律状态为已下证，由桂林电子科技大学提出申请，发明人为范兴明;封浩;孟祥飞;李涛;王文杰;张鑫，申请日期为2023-07-18，公开（公告）日期为2025-09-12，国际专利分类号（IPC）为 G01R 31/367 (2019.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法。首先由自适应遗忘因子最小二乘(AFFRLS)估算二阶RC锂离子电池等效电路模型参数；然后通过自适应遗传算法(AGA)训练确定自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的最佳噪声协方差匹配窗口大小；将得到的窗口大小作为窗口基数，通过AUKF预测电池SOC；然后通过Allan方差分析法识别误差新息序列分布的变化，再按照更新规则更新窗口大小。本发明由AGA确定AUKF的时间窗大小，方法更智能；另通过引入Allan方差分析法来提高噪声协方差的估算精度，提高算法对非线性时变系统的跟踪能力。

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