一种基于贝叶斯优化CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估算方法

本发明涉及锂离子电池健康状态估算技术领域，且公开了一种基于贝叶斯优化CNN‑Transformer的锂离子电池健康状态估算方法获取锂离子电池老化数据：电池充放电电压、电流、时间和容量数据，联合CNN和Transformer模型搭建CNN‑Transformer混合模型，并进行超参数优化，对CNN‑Transformer混合模型训练，输入等间隔电压充电时间量，输出电池健康状态。该方法通过分析电池充电电压曲线，将曲线进行区间划分，提取部分电压充电时间作为健康特征，利用CNN‑Transformer对SOH进行估算，并利用贝叶斯优化方法搜索最优CNN‑Transformer算法超参数，从而在更少的评估次数下高效探索超参数空间，相较于传统超参数优化方法能更智能的选择超参数，更快找到全局最优解。