一种基于迁移学习的锂离子电池荷电状态估计方法及装置

本发明公开了一种基于迁移学习的锂离子电池荷电状态估计方法及装置，属于电池管理系统技术领域，包括获取电流、电压和温度原始数据，分别对电流、电压和温度原始数据进行归一化处理构建时序序列数据；对所述时序序列数据依次进行卷积处理和池化处理后带入LSTM网络中提取时序特征；对所述时序特征进行迁移学习处理得到初版预测的SOC值；所述初版预测的SOC值通过卡尔曼滤波器得到卡尔曼滤波修正后的SOC值。