电池荷电状态估算方法、模型的训练方法以及装置

本申请涉及一种电池荷电状态估算方法、模型的训练方法以及装置，模型的训练方法包括：将样本数据输入至待训练的机器学习模型，通过机器学习模型从样本数据中提取出样本特征图，基于改进的一致性约束自注意图池化机制对样本特征图进行自注意图池化处理，得到自注意池化特征图、第一自注意分数以及第二自注意分数，以及基于自注意池化特征图得到样本电池在截止时刻的预测荷电状态；根据预测荷电状态、实际荷电状态、第一自注意分数以及第二自注意分数构造损失函数，利用损失函数对机器学习模型的模型参数进行调整，得到电池荷电状态估算模型。由此可以训练出能够准确预测电池荷电状态的估算模型，从而利用该估算模型准确地预测目标电池的荷电状态。