简介： 本发明公开了一种基于新型生成式对抗神经网络的锂电池SOH估计方法，该生成式对抗神经网络由多模型集成的学习器作为生成器，由多层感知机神经网络作为判别器组合而成。该模型利用生成式对抗神经网络框架内部生成器和判别器的相互博弈，交替迭代生成器与判别器内部参数，最后利用训练好的生成器进行锂电池SOH估计。在生成器每个批次训练中，本发明首先根据生成器SOH估计值与真实值建立损失函数并更新权重，然后根据判别器对生成器SOH估计值的判断，建立新的损失函数并额外进行一次权重更新，从而提升SOH估计精度。