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龙图腾网恭喜上海凌翼动力科技有限公司;凌翼新能源科技(绍兴)有限公司申请的专利一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计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：CN115097344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210690502.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计方法是由杨林;羌嘉曦;李济霖;邓乐乐;杜海韬设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计方法在说明书摘要公布了：一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计方法，属于电池技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1，获取电池恒流恒压充电测试数据，并截取恒压充电曲线的局部片段；基于该片段的不同采样密度数据进行选择性的HI、CV充电时间和CV充电容量特征提取；步骤2，采用皮尔逊相关系数来分析HI、CV充电时间和CV充电容量特征与电池容量的线性相关性，并构建特征映射库；步骤3，获取车辆充电数据，基于特征映射库进行电池SOH的端云协同估计。本发明提出了一种基于云端的SOH估计方法，在云端稀疏数据情况下也能获得满意的估计结果，这使得在“采样数据部分丢失、低成本的BMS算力和存储不足”等场景下，实现高精度且可靠的SOH估计成为可能。

本发明授权一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于恒压充电片段的电池健康状态端云协同估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取电池恒流恒压充电测试数据，并截取恒压充电曲线的局部片段；基于该片段的不同采样密度数据进行选择性的HI、CV充电时间和CV充电容量特征提取；步骤2，采用皮尔逊相关系数来分析HI、CV充电时间和CV充电容量特征与电池容量的线性相关性，并构建特征映射库；步骤3，获取车辆充电数据，基于特征映射库进行电池SOH的端云协同估计；步骤1包括如下步骤：步骤1.1，获取电池恒流恒压充电测试数据，并截取恒压充电片段；其中，恒压充电片段包括采样时刻和电流；步骤1.2，基于步骤1.1中的恒压充电片段依次提取HI、CV充电时间和CV充电容量特征；步骤1.2.1，HI的提取是基于等效电路模型在CV阶段的外部电行为，使用戴维南模型作为描述电池外特性的模型： （1）其中，是极化电容，是极化内阻，是一阶RC网络的电压，是电池的开路电压，为负载电流，是串联电阻；对式（1）进行拉普拉斯变换和Z变换，得到： （2）其中，是采样周期，和是当前采样时刻和上一周期采样时刻；假设CV段是关于的线性函数，系数为，不同电池老化程度下的值有所差异，得到： （3）由于CV段电压不变，式（2）可以被简化为 （4）其中， 定义一个新参数来描述新电池和旧电池，新电池的该值为1，老化越严重该值越接近于0，表达式如下： （5）令步骤1.1中的恒压充电片段电流数据为，将和分别作为最小二乘法的输入和输出，即可辨识得到每个循环下的HI；步骤1.2.2：CV充电时间和CV充电容量特征即为步骤1.1中的恒压充电片段的采样消耗时间值和容量增长量： （6） 和分别是初始和截止采样时刻，和即为CV充电时间和CV充电容量；步骤1.2.3：将步骤1.1中的恒压充电片段下采样得到稀疏数据片段，基于该片段采用步骤1.2.1提取HI。

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