电堆状态的识别分类方法、设备及存储介质

本发明公开了一种电堆状态的识别分类方法、设备及存储介质，涉及电池数据标定领域。该方法的步骤包括：根据每类电堆参数与电堆电压的相似度，确定每类电堆参数与电堆电压的相关性大小；选取相关性大的电堆参数作为训练数据；将训练数据通过自组织映射神经网络训练后，得到用于将电堆参数进行聚类的最优聚类模型；通过最优聚类模型对训练数据进行聚类得到若干类聚类数据；为每类聚类数据生成伪电堆状态标签后形成样本集；将样本集通过一维卷积神经网络训练得到用于电堆状态分类的电堆状态分类模型。本申请不仅降低了人工标注的工作量，而且能够对电堆状态进行有效识别和分类。