Applied Energy期刊论文学习——基于充电段调整的精细化锂离子电池健康状态估计Hi，大家好，我是半亩花海。现对领域内一篇SCI一区TOP期刊论文进行阅读，文献记录如下。本文提出了一种基于残差卷积与Transformer网络（R-TNet）和特征迁移策略的锂离子电池健康状态（SOH）估计方法。针对现有方法对固定充电区间和长度的依赖问题，该方法创新性地实现了任意长度随机充电片段的SOH估计。通过残差卷积网络作为嵌入层和交叉注意力机制，有效整合了工况信息与老化特征。实验结果表明，该方法在NCA和NCM电池上均表现优异，平均RMSE为0.57%，较最佳对比方法提升17.2%。特征迁移策略验