一种多任务学习电池健康状态估计方法、系统及计算机设备

本发明提供了一种多任务学习电池健康状态估计方法、系统及计算机设备，涉及电池健康估计领域，包括获取涵盖不同种类电池和充放电协议的电池数据集并将电池数据集进行特征提取，得到特征数据集；具体包括特征数据集输入到共享层中，共享层的特征提取编码器将特征数据集转化为共享特征，利用多头注意力机制将共享特征表示转化为任务特定特征，利用任务特定特征完成电池健康度估计任务和预测置信度评估任务。本发明采用上述的一种多任务学习电池健康状态估计方法、系统及计算机设备，可以对不同种类及充放电协议的电池进行高精度的健康度预测；对未见特征数据预测提供置信度参考，提高SOH的预测可靠性。