基于数字孪生的电动矿卡动力电池SOC预测方法、装置

本发明提供了基于数字孪生的电动矿卡动力电池SOC预测方法、装置，涉及电动矿卡动力电池SOC预测技术领域，通过引入Simulink动力电池虚拟仿真模型，将动力电池物理实体和虚拟实体进行全面映射，建立电动矿卡动力电池包的数字孪生模型，实时模拟动力电池系统的运行状态。同时，引入深度学习的方法，融入深度残差收缩网络，对仿真数据进行学习训练。该方法可以根据实时获取的数据和外部条件动态调整训练优化模型，从而提高SOC预测的鲁棒性。