面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法

本发明公开面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法，旨在解决传统方法在多尺度特征提取和融合方面的技术挑战，具体包括：获取电池容量数据并进行预处理；基于Mamba模型，结合时间卷积网络与多头注意力机制，构建MTH3模型，并将预处理后的数据作为输入，进行多时间尺度的特征提取；基于U型网络构建出NetTDF模型对MTH3模型提取出的特征进行融合，建模全局关系；划分训练集和测试集输入到整体模型中，得到锂离子电池健康状态的预测结果。本发明所提出的方法充分发挥了各模型的优势，提供了一个既能精准捕捉局部特征，又能有效建模全局关系的锂离子电池容量的高效预测模型，为锂离子电池性能评估提供了可靠支撑。