基于小数据样本的换电站动力电池健康状态估计方法

本发明公开了基于小数据样本的换电站动力电池健康状态估计方法，通过获取换电站动力电池的使用数据，分析得到温度特征值，容量增量和充电时间特征值，分析得到DTV与IC曲线，通过使用BiLSTM处理CNN从原始时间序列数据中提取的特征，在LSTM层之后应用注意力机制在整个时间序列中动态选择相关的隐藏状态，使用迁移学习解决目标域中数据有限的问题，在数据充足的预训练阶段使用贝叶斯优化进行模型超参数的优化；获取动力电池数据分析得到放电特征值，计算获得动力电池的温度特征值、容量增量和充电时间特征值，分析得到动力电池的异常数据占比，分析动力电池的充放情况得到充放状态值，综合分析数据得到健康特征值。