锂电池充电过程中充电电量异常判断方法、系统及终端

本发明提供一种锂电池充电过程中充电电量异常判断方法、系统及终端，首先收集特定时间段内多个锂电池的充电数据，随后对数据进行清洗剔除异常值，接着从清洗后的数据中提取有效充电循环数据，并进行电池特征分析；再将这些特征数据根据电池类型分组，为每种电池构建专属的训练数据集，之后利用这些数据集分别训练回归模型网络，形成针对不同电池类型的异常判断模型。通过构建的模型分析待检测电池的充电数据，自动预测是否存在电量异常。本发明利用大数据和机器学习技术，结合历史数据，通过数据清洗、特征提取和模型训练，实现高准确率的异常预测，减少人工参与，提高经济性和效率，有效预防充电过程中的电量异常，避免出现因电池过充影响电池健康的情况。