燃料电池跨域电压数据预测方法、电子设备及存储介质

本申请公开了一种电池跨域电压数据预测方法、电子设备及计算机可读存储介质。方法包括：对预设电压数据集以及待测燃料电池的电压数据执行预处理；根据工况与设备，定义多个迁移预测任务；基于预训练的预测模型，针对迁移预测任务执行电压数据预测；预测模型的训练方式包括：根据预处理后的预设电压数据集以及待测燃料电池的电压数据，获取频域共识特征；根据频域共识特征，提取时域关键信息，训练预设的基线模型，以得到预测模型。本申请中的方法，以电压信号的频域特性为核心直接提取域不变特征，避免对复杂参数的依赖。并在此基础上结合FFT以及CNN形成时频融合网络，从而与深度学习模型结合，实现跨工况、跨设备条件下的电压数据预测。