基于个性化联邦迁移学习的锂离子电池健康状态估计方法

一种锂离子电池健康状态估计方法、系统、介质及设备，方法中，表示参与协作建模的电池机构的各客户端基于本地电池监测的原始数据提取健康因子，构建并训练深度卷积生成对抗网络，得到本地合成数据；各客户端将所述本地合成数据上传至中央服务器，中央服务器聚合各客户端的本地合成数据形成全局合成数据，并将全局合成数据分发至各客户端；各客户端基于本地数据和所述全局合成数据进行联邦迁移学习训练，本地训练结束后上传本地模型至中央服务器进行动态加权聚合形成全局模型并下发，本地训练和联邦聚合不断迭代执行直至整个训练流程结束；各客户端最后基于本地数据对全局模型进行个性化微调，实现对电池健康状态的估计。