基于大数据的电池健康诊断分析方法

本发明公开了基于大数据的电池健康诊断分析方法，包括以下步骤：通过多种传感器和数据源进行实时监控和数据采集；基于多源数据的特征选择进行多源数据融合，得到关键特征集；创建自适应深度学习模型，并将关键特征集中的特征输入到自适应深度学习模型中，获取电池健康状态预测结果；基于电池健康状态预测结果和电池的实时数据，生成电池健康评分；基于实时电池健康评分，调整预警阈值，生成动态报警，且根据不同的健康评分，提供相应的维护建议和预警措施；根据历史电池健康数据和模型预测结果，不断优化自适应深度学习模型。本发明基于数据质量、传感器精度及其对健康预测的影响程度动态调整数据权重，能够实现更为精准的电池健康状态预测。