由我校承担的安徽省重点研究和开发计划项目——『基于深度学习构造性神经网络锂电池SOC在线测试系统建模与实现』圆满完成了研究任务，顺利通过专家组验收。该项目聚焦新能源领域关键技术，旨在通过先进的深度学习构造性神经网络技术，开发一套能够实时、精准地在线测试锂电池荷电状态（SOC）的系统。SOC作为衡量动力电池剩余电量的关键指标，其准确估测对于保障电动汽车和储能系统的安全、高效运行至关重要。

在项目实施过程中，研究团队充分利用深度学习构造性神经网络的高适应性与非线性建模能力，克服了传统方法在电池老化、温度变化等复杂工况下SOC估算精度不足的难题。通过大量的实验数据训练和优化，所开发的系统不仅实现了对锂电池SOC的高精度在线监测，还显著提升了模型的鲁棒性与泛化能力。结合网络技术开发与技术咨询服务，项目团队构建了一套完整的软硬件集成平台，支持实时数据采集、处理与远程监控，为实际应用提供了可靠的技术支撑。

此次项目顺利通过验收，标志着我校在人工智能与新能源交叉领域的研究取得了重要进展。专家组一致认为，该成果不仅为锂电池管理系统的智能化升级提供了创新解决方案，还对推动安徽省乃至全国新能源产业的发展具有积极意义。团队将继续深化技术优化和产业化应用，助力实现绿色能源的高效利用。