一种电池荷电状态估计方法、系统、设备、介质及产品

本申请公开了一种电池荷电状态估计方法、系统、设备、介质及产品，涉及荷电状态估计领域，该方法包括获取待估计电池在第一设定时段的运行数据；根据待估计电池在设定时段的运行数据，利用电池荷电状态估计模型，确定待估计电池的荷电状态；其中，电池荷电状态估计模型是利用训练数据集，结合网络结构搜索算法和知识蒸馏对教师模型进行训练和优化得到的；训练数据集包括训练用电池在第二设定时段的运行数据和对应的荷电状态标签；教师模型为卷积神经网络模型。本申请通过结合知识蒸馏与网络结构搜索的优点，在一定的搜索空间中找到最优学生模型并使用知识蒸馏引导学生模型学习，从而获得电池荷电状态估计模型，提高了电池荷电状态估计的效率和精度。