一种锂离子电池状态预测方法

本发明公开了一种锂离子电池状态预测方法，属于锂离子电池状态监测领域，包括以下步骤：S1、考虑环境温度基于神经网络模型预测当前锂离子电池的温度；S2、基于锂离子电池二阶RC等效电路模型和LSTM模型预测当前锂离子电池的电压；S3、融合步骤S1预测的当前锂离子电池的温度以及步骤S2预测的当前锂离子电池电压，输出当前锂离子电池状态预测结果。采用上述锂离子电池状态预测方法，通过利用神经网络的过拟合特性，结合物理模型和机器学习模型的优势，实现了对电池温度和电压的准确预测。