基于Transformer的锂电池健康状态估计方法

本发明属于锂离子电池状态预测技术领域，具体涉及基于Transformer的锂电池健康状态估计方法。包括：对电池老化数据集进行异常值处理以及特征提取，获得特征因子；计算特征因子与锂离子电池的原始容量序列之间的相关度，获得满足预设相关度阈值的特征因子；基于完全自适应噪声集合经验模态分解算法分解原始容量序列，获得不同频率的本征模态函数；结合sin混沌映射、自适应动态权重因子及反向学习‑柯西交替变异策略改进麻雀搜索算法，并利用改进后的麻雀搜索算法优化训练好的Transformer模型，获得锂离子电池健康状态估计模型；对待锂离子电池健康状态进行估计。本发明能够准确估计健康状态有助于用户优化电池使用。