知识-数据融合驱动的动力电池可用能预测方法和系统

本发明提出了一种知识‑数据融合驱动的动力电池可用能预测方法和系统，依次建立符合动力电池基本原理的电池机理性模型、电池特性预测模型和可信数据的数据驱动模型，通过机理性模型及电池特性预测模型实现开环模式下的电池可用能预测，通过数据驱动模型实现在有可信数据条件下的可用能修正，从而实现知识驱动方法和数据驱动方法融合的动力电池可用能预测，该方法和系统能够提高电池可用能预测精度和场景覆盖度，并减少数据驱动模型的不可解释性。