本发明公开了一种用于锂离子电池荷电状态估计的数据集构建方法,包括:构建锂离子电池的电流数据集、荷电状态数据集和电压数据集;对电流数据集、荷电状态数据集和电压数据集进行组合,得到基础数据集;通过循环神经网络,构建判断模型和生成模型,并重复执行k次判断模型训练和1次生成模型训练;在判断模型训练中,通过随机生成的噪声分布数据集和生成模型,得到锂离子电池扩展数据集;通过判断模型得到判断特征,并判断该判断特征是否为1,若是,则存储所述锂离子电池扩展数据集;若否,则修正判断模型的参数;并在生成模型训练中修正生成模型的参数。本发明能够通过简单的学习方法,大量构建用于锂离子电池荷电状态估计的数据集。
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