基于多模态数据融合的动力电池端电压预测方法和充电桩

本发明涉及电数字处理技术领域，具体而言，涉及一种基于多模态数据融合的动力电池端电压预测方法和充电桩。该方法包括在电动汽车充电过程中，通过充电桩实时采集电池的电化学参数；以及，通过所述电动汽车端部署的声学传感器采集电池的充电噪声；对所述电化学参数和充电噪声进行预处理，得到输入特征；将所述输入特征输入到混合神经网络模型中，预测得到未来时刻的动力电池端总电压；其中，所述混合神经网络模型包括输入层、Transformer层、卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM层和输出层。本发明能够准确预测充电过程中电池端总电压，保证充电安全。