简介： 本发明公开了一种基于图卷积的锂电池荷电状态估计方法：从实际车辆中获取锂电池原始数据段，包括电流、电压和温度状态参数，然后对原始数据段进行Min‑Max Scaling标准化处理，得到标准化处理之后电流、电压和温度状态的三维数据，将三维数据输入训练好的锂电池荷电状态估算网络获得锂离子电池的荷电状态估算值；锂电池荷电状态估算网络包括前向生成循环网络DG、邻接矩阵A、输入序列x_in、权重矩阵W和全连接层。本发明利用图卷积网络提取关系特征的特点，将该网络的输出与下一时刻的输入数据进行特征融合，来作为图卷积网络的真实输入，适应于锂电池荷电状态非线性和动态变化的特点，大幅提高锂电池荷电状态的预测精准度。