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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种锂电池数字孪生在线状态估计方法及系统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：CN121613341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610121304.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂电池数字孪生在线状态估计方法及系统是由高明裕;马腾;何志伟;董哲康;林辉品;朱江明;宋忆宁;高科杰;李志设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池数字孪生在线状态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种锂电池数字孪生在线状态估计方法及系统，属于锂电池状态监测技术领域。包括：训练TP‑FNO模型，将工况参数及时空变量映射为正负极活性颗粒内锂离子固相浓度分布；将该模型嵌入非线性状态空间方程，结合前一时刻的系统状态后验估计与当前输入，得到系统状态先验估计与协方差先验；通过观测方程计算电压预测值，与实时测量值比较得到观测残差；采用状态估计算法，利用观测残差更新系统状态先验估计与协方差先验，得到系统状态后验估计与协方差后验；反馈后验估计结果，构建下一时刻的模型输入特征，实现闭环迭代。本发明融合了物理机理与数据驱动，可在线精准估计锂电池内部微观状态，为析锂风险评估与电池安全管理提供支持。

本发明授权一种锂电池数字孪生在线状态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锂电池数字孪生在线状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 基于样本集训练TP-FNO模型，所述TP-FNO模型用于将锂电池运行工况参数与时空变量映射为正负极活性颗粒内锂离子固相浓度分布，其中所述固相浓度分布至少包括颗粒表面浓度和颗粒中心浓度；所述TP-FNO模型包括依次连接的输入升维层、至少一个物理增强三路并行算子层和输出特征重构层，其中： 所述输入升维层用于将输入特征通过线性变换映射至高维特征空间； 所述物理增强三路并行算子层集成有并行连接的全局谱卷积算子、显式扩散微分算子及残差增强算子，所述三路并行算子层将三个算子的输出逐元素相加后，经同一非线性激活函数处理得到该层的输出； 所述输出特征重构层用于将所述物理增强三路并行算子层的输出映射为正负极活性颗粒内锂离子固相浓度分布； 将所述训练后的TP-FNO模型嵌入非线性状态空间方程，并基于前一时刻的系统状态后验估计与当前时刻的输入，计算得到系统状态先验估计与协方差先验； 根据所述系统状态先验估计，通过观测方程计算得到电压预测值，并获取对应的实时测量值，计算两者的差值作为观测残差； 采用状态估计算法，基于所述观测残差对所述系统状态先验估计及协方差先验进行更新，得到系统状态后验估计与协方差后验； 将所述系统状态后验估计与协方差后验结果作为新的系统状态信息，用于构建所述TP-FNO模型下一时刻的输入特征并进行递归预测，形成模型预测与后验校正的闭环。

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