一种基于多模型融合的储能电池容量衰减短期预测方法及系统

本发明公开了一种基于多模型融合的储能电池容量衰减短期预测方法及系统，涉及电池管理技术领域，旨在解决现有技术中难以对储能电池进行短期容量衰减预测的问题，其包括获取待测时间段的电池参数变量数据；将待测时间段的电池参数变量数据作为输入，基于多个机器学习模型输出得到多个机器学习模型预测结果；对多个机器学习模型预测结果进行取均值拼接后得到初步电池储能容量衰减预测结果；将初步电池储能容量衰减预测结果作为输入，基于线性回归模型输出得到电池储能容量衰减短期预测结果。本发明以电池运行中的瞬时特征作为输入，能够合理、准确地进行容量衰减的短期预测，为储能的实时控制和策略调整提供了新的依据。