电池性能预测模型的生成与预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及电池性能预测技术领域，具体为一种电池性能预测模型的生成与预测方法、装置、设备及介质，所述生成方法包括获取电池数据；获取电压数据与容量数据之间的微分曲线，并基于多条微分曲线将多个电池的整体容量范围划分为多个容量区间；基于预设规则在多个容量区间内选择特定容量区间，并计算每个特定容量区间的微分曲线值，得到特征数据；将特征数据与对应的电池性能数据结合得到数据集；构建神经网络模型，基于数据集对神经网络模型进行训练，得到初始模型，同时对初始模型进行优化，得到电池性能预测模型。本发明通过省略电池的分容、老化工艺，有效提升了预测电池性能的效率，同时降低了预测电池性能的成本。