一种锂电池荷电状态估计方法

本发明公开一种锂电池荷电状态估计方法，获取锂电池在不同工况下的电池数据集预处理后分为多个源域数据和一个目标域数据，并构建多个由双向LSTM和注意力机制组成的联合网络结构对电池数据集进行预训练阶段和迁移阶段处理得到锂电池荷电状态估计结果在预训练阶段，源域数据分别输入到由双向长短期记忆网络和自注意力机制组成的特征提取器中，得到每个源域的特征值。在迁移阶段，通过多空间特征对齐和最小化估计差异，生成目标域最终的SOC估计值。本发明在不同温度下，不同材料电池下，环境温度变化下的迁移场景中，SOC的估计效果均优于其他传统方法，能够实现准确、可靠的SOC估计。