基于多模态数据融合的电池状态检测方法、设备及介质

本申请公开了基于多模态数据融合的电池状态检测方法、设备及介质，方法包括：采集储能电池的传感器数据和拉曼光谱数据，并对传感器数据和拉曼光谱数据进行归一化处理；对归一化后的拉曼光谱数据进行主成分分析，以基于预设的累计贡献率阈值选择主成分，生成降维后的拉曼光谱特征，并基于降维后的拉曼光谱特征和归一化后的传感器数据，生成融合特征矩阵；将融合特征矩阵输入至预设的预测模型中，通过交叉验证和网格搜索优化模型超参数，完成对预测模型的训练；将实时采集的融合特征输入训练好的预测模型中，输出储能电池的荷电状态、健康状态及风险系数，若风险系数超过预设阈值，则生成预警信号，并触发电池管理的均衡策略或冷却策略。