专利号：ZL202410215906.9

专利申请日：2024年02月27日

授权公告日：2024年12月17日

本发明提供一种无监督域自适应算法进行锂离子电池荷电状态预测的方法，包括：搭建电池电荷状态预测深度学习模型，包括特征提取器和预测器；获取离线数据集并对电池电荷状态预测深度学习模型进行训练，得到特征提取器1号和训练后的预测器；将特征提取器1号的参数迁移至新的特征提取器作为特征提取器2号；将特征提取器1号、特征提取器2号结合域判别器、特征距离判别器和重构模块构建无监督域自适应框架；获取在线数据集并结合离线数据集和对无监督域自适应框架进行训练，得到训练好的特征提取器2号，结合训练后的预测器构成最终电池电荷状态预测深度学习模型，从而实现电池荷电状态的准确预测。