一种基于机器学习估算电池模组动态热阻的方法及装置

本申请公开了一种基于机器学习估算电池模组动态热阻的方法及装置，涉及电池热阻测试技术领域，解决了现有技术中锂电池热阻测试的人力物力成本高的问题，该方法包括：获取电池模组的测试数据；构建机器学习神经网络模型；利用测试数据对机器学习神经网络模型进行训练和验证以得到动态热阻训练模型；利用动态热阻训练模型估算电池模组的动态热阻，利用训练好的神经网络机器学习模型即可对电池组热阻进行预测，从而无需进行实际的热阻测试即可快速实现热阻的预测，可以用于评估电池组在不同工况下的热平衡动态热阻，节约热阻测试的人力和物力成本。