一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法

本发明涉及锂电池技术领域，具体为一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法，包括获取电池的增量容量曲线的相关数据并构建数据集，根据数据集训练动态自适应时序BP神经网络模型，所述模型用于预测电池容量；获取充电数据集，所述充电数据集包括恒流充电阶段数据、恒压充电阶段数据和涓流充电阶段数据；根据充电数据集训练充电BP神经网络模型，所述模型包括三个子模型，用于得到三个劣化修正项；获取劣化修正项并处理，得到综合劣化修正项；获取预测电池容量和综合劣化修正项并处理，得到电池劣化指数，根据预设电池劣化分类函数进行电池分类。本发明通过引入预测电池容量和综合劣化修正项，提高了对电池劣化程度估计的准确度。