基于秃鹫组合算法的动力电池SOH的预测方法及系统

本发明提供了一种基于秃鹫组合算法的动力电池SOH的预测方法及系统，通过秃鹫执行螺旋飞行行为和蛇鹫算法的消耗猎物策略，寻找最优值，基于蛇鹫算法的逃跑策略和反向学习策略，强化秃鹫算法的全局搜索能力。基于获取的SOH与充放电次数及充放电参数的数据集，采用秃鹫组合算法优化VMD的参数和SVM的参数，构建SOH预测模型，将实时采集到的充放电次数及充放电参数输入该预测模型中，可获取具体的SOH值。本发明通过秃鹫执行螺旋飞行行为和蛇鹫算法的消耗猎物策略，寻找最优值，基于蛇鹫算法的逃跑策略和反向学习策略，强化秃鹫算法的全局搜索能力，能够为动力电池SOH预测提供了更可靠、高效的解决方案。