一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备

本发明公开了一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取动力电池在充放电周期内的原始容量时序监测数据；采用自适应信号分解方法对原始容量时序监测数据进行多尺度分解，获取IMF分量，再利用盒维数计算每个IMF分量的复杂度，根据复杂度划分高、中、低频分量；构建层次化特征动态融合模块，用于生成融合高、中、低频分量的综合特征向量；构建基于Pre‑LN架构的Transformer模型，将综合特征向量输入构建的Transformer模型中，预测出动力电池容量；将预测的动力电池容量结合动力电池的初始标称容量，计算出动力电池的健康状态。本发明有效提升了动力电池在复杂波动场景下的健康状态预测精度。