一种锂电池荷电状态和能量状态估计方法

本发明公开一种锂电池荷电状态与能量状态估计方法，收集不同工况下锂离子电池单体充放电的电压、电流、温度、荷电状态、能量状态等实时数据，采用离群因子检测LOF方法对原始数据的异常值进行剔除，使用高斯数据增强方法对原始数据进行拓展，构建TimesNet模型训练的增强数据集合。使用TimesNet神经网络构建锂电池能量状态和荷电状态估计的误差校正模型，采用基于随机森林的贝叶斯优化对模型的超参数进行优化，获得最优超参数，并将最优超参数输入到模型中，使用优化后的电池状态模型，得到电池能量状态和荷电状态的估计结果。与现有技术相比，本发明能够有效的估计锂电池能量状态和荷电状态，提高模型精度。

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