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申请/专利权人：双一力(宁波)电池有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种电池荷电状态SOC的预测方法、装置、设备和介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：获得与电池SOC相关的待处理数据，将待处理数据进行预处理以提取出输入特征矩阵，将输入特征矩阵输入至融合有多尺度卷积神经网络和多头注意力网络的SOC预测模型，基于多尺度卷积神经网络从输入特征矩阵中捕获SOC特征关系，基于多头注意力网络捕获SOC长距离依赖关系，并处理得到待处理数据的SOC预测结果，提高了SOC预测准确性。
主权项：1.一种电池荷电状态SOC的预测方法，其特征在于，包括：获得与电池SOC相关的待处理数据；将所述待处理数据进行预处理以提取出输入特征矩阵，将所述输入特征矩阵输入至SOC预测模型，所述SOC预测模型融合有多尺度卷积神经网络和多头注意力网络；基于所述多尺度卷积神经网络从所述输入特征矩阵中捕获SOC特征关系，基于所述多头注意力网络捕获SOC长距离依赖关系，并处理得到所述待处理数据的SOC预测结果。
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