基于分层联邦学习的电池性能衰退趋势预测方法、装置和电子设备

本发明涉及性能衰退趋势预测技术领域，提供一种基于分层联邦学习的电池性能衰退趋势预测方法、装置和电子设备，其方法包括：构建自下而上分别为本地服务器、边缘服务器和一个云服务器的用于电池性能衰退趋势预测的分层联邦学习架构；获取存储在每个本地服务器上的电池容量退化数据，并利用基于改进K‑medoi ds的联邦分组技术和存储在每个本地服务器上的电池容量退化数据对所述本地服务器进行分组，以确定边缘服务器与本地服务器的对应关系；在利用存储在每个本地服务器上的电池容量退化数据对所述分层联邦学习架构训练期间，同时结合模型聚合策略和回退更新策略对所述分层联邦学习架构进行训练，得到训练后的分层联邦学习架构；基于训练后的分层联邦学习架构对待预测的电池性能衰退趋势情况进行预测。