一种电池能量状态预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及电池技术领域，公开了一种电池能量状态预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：对电池历史工作数据进行时间序列分析，构建滞后特征和移动平均特征；对滞后特征和移动平均特征进行标准化处理，得到标准化数据训练集；利用标准化数据训练集对CNN‑PEEPHOLE‑LSTM模型进行训练；该模型包含输入层，卷积层，带有窥视孔连接的长短时记忆网络和输出层；将待测电池工作数据输入至训练好的模型，输出待测电池能量状态。这样可以全面捕捉电池行为的复杂性和动态变化，更好地理解电池系统的行为，提高了预测的准确性和鲁棒性，并能够适应电池行为多样性及环境因素的影响，对于电池技术的进步和应用具有重要意义。