基于改进补丁学习和TCN-BMLSTM的锂电池状态估计方法及系统

本发明属于电池优化技术领域，并具体公开了一种基于改进补丁学习和TCN‑BMLSTM的锂电池状态估计方法及系统。包括：采集电池管理系统的电池数据，从电池数据中提取对电池健康状态有影响的特征，构建TCN‑BMLSTM全局模型以及TCN‑BiGRU补丁模型和SVR补丁模型；采用所述数据集训练全局模型以及TCN‑BiGRU补丁模型和SVR补丁模型，并根据模型误差进行补丁位置搜索与确定；采用测试集和选定的补丁模型进行全局模型测试，并更新全局模型位置或补丁位置；采用更新后的全局模型输出电池的SOC和SOH估计值。本发明实现对锂电池状态的精确估计，同时展现了更强的泛化能力和自适应性。