一种电池分析方法

本申请公开了一种电池分析方法，涉及储能电池领域，包括：获取电池的数据；从预处理后的数据中提取关键特征；根据关键特征，构建组合特征；根据均值电流、容量变化率和温度变化率，采用DBSCAN聚类算法对电池的工作状态进行聚类，得到电池的工作模式划分结果；根据聚类得到的工作模式，统计不同工作模式之间的转移频次，计算转移概率矩阵；构建基于神经网络的故障分析模型，将工作模式划分结果、关键特征和组合特征作为输入，以电池的故障状态为输出，采用有监督学习算法训练故障分析模型；将待处理的电池数据输入训练后的故障分析模型中，预测电池的故障概率。针对现有技术中存在的电池故障分析准确率低，本申请，提高了预测电池的故障概率精度。