一种基于多变量时序上下文注意力的电池状态估计方法

本发明提供了锂电池检测技术领域的一种基于多变量时序上下文注意力的电池状态估计方法，包括如下步骤：步骤S1、获取大量的锂电池的历史充电工况数据，所述历史充电工况数据包括电压、电流、温度、SOC以及时间；步骤S2、基于各所述历史充电工况数据构建一多元时序信号；步骤S3、基于PatchTST模块、两阶段注意力模块以及前馈神经网络创建一健康状态估计模型，设定所述健康状态估计模型的损失函数；步骤S4、通过warm‑up学习率策略以及Adam优化器，基于所述多元时序信号对健康状态估计模型进行训练；步骤S5、基于训练后的所述健康状态估计模型对锂电池进行健康状态估计。本发明的优点在于：极大的提升了锂电池健康状态估计的精度以及泛化性。