一种基于电化学模型的梯次电池智能评估方法

本发明公开了一种基于电化学模型梯次电池智能评估方法。该方法首先采集梯次电池在不同工况下的电压、电流、温度等运行数据，并进行清洗、异常值处理和归一化。基于Thevenin模型，结合梯次电池特性引入老化和自放电相关因素构建电化学模型，利用预处理数据确定其参数并获取评估结果。本发明充分发挥电化学和机器学习模型的优势，提高了梯次电池性能评估的精度和可靠性，为梯次电池的二次利用提供了有效的管理手段和决策依据。