一种基于无监督迁移学习的锂离子电池健康状态估计方法、系统及电子设备

本发明公开了一种基于无监督迁移学习的锂离子电池健康状态估计方法、系统及电子设备，包括以下步骤：选择两种型号不同的电池，确定源域电池与目标域电池；获取循环测试数据集，并进一步获得样本集与标签集；对样本集与标签集进行数据处理得到训练验证数据集；使用训练验证数据集训练域对抗神经网络模型；将待测试电池的循环测试数据输入到域对抗神经网络中获得估计结果；本发明利用已有源域电池的循环测试数据和标定测试数据以及少量的无需标定测试的目标域电池的循环测试数据，免去冗杂的目标域电池循环测试流程，实现对目标域电池健康状态的准确估计。