一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法

本发明公开了一种面向稀疏数据的模型与数据融合驱动的储能锂电池微短路及低容量故障诊断与分类方法，所属领域为电池管理系统领域，包括：结合一阶整数阶等效电路模型与Rint模型，估算电池的欧姆内阻，并结合电池的相对SOC与相对容量进行故障分类。通过Rint模型的应用，能够在电池状态不完全知晓的情况下，完成对电池故障的有效分类。此技术点的重要性在于它能够在采样密度较低的条件下，仍然保持较高的故障诊断精度，对于实际应用中的电池管理和故障预警具有重要意义。