一种锂离子电池在快速充电下的健康状态估计方法

本发明公开了一种锂离子电池在快速充电下的健康状态估计方法，涉及锂电池技术领域，包括：采集包含电流切换点的短时充电电压数据片段，并处理为短时充电电压时序数据；将短时充电电压时序数据转化为图结构数据；将图结构数据输入基于图卷积网络和长短期记忆网络构建并已训练的GCN‑LSTM模型，利用图卷积网络从图结构数据捕捉电池老化过程中的局部特征和拓扑关系，利用长短期记忆网络从电池老化过程中的局部特征和拓扑关系中提取和学习电池老化特征的时序演变规律，根据电池在整个老化周期中的关键局部和时序特征对电池的健康状态进行估计。本发明提高了特征数据质量和在不同快速充电策略之间的泛化能力，实现了高估计精度和低数据采集难度之间的平衡。