一种基于元学习的锂离子电池寿命早期预测方法及系统

本发明公开了一种基于元学习的锂离子电池寿命早期预测方法及系统，属于电池技术领域。方法包括：采集不同工况下的锂离子电池充放电老化测试的历史数据；对采集到的数据进行数据筛选和预处理后，构建训练数据集和测试数据集样本；构建并训练基于门控循环单元和随机森林的元学习框架作为预测模型；将所述测试数据集输入所述训练完成的预测模型中，得到锂离子电池寿命的预测结果；对得到的预测结果进行评估。本发明通过元学习模型对电池数据的深层次特征进行提取和分析，实现对锂离子电池寿命的早期、精确预测，从而显著提高电池管理系统的效率和安全性。