一种基于改良自耦变压器模型的电池健康状态预测方法

本发明公开了一种基于改良自耦变压器模型的电池健康状态预测方法，属于锂离子电池寿命预测技术领域。所述方法包括：首先，对原始数据进行标准化处理，利用小波去噪技术对电池健康状态(SOH)数据进行滤波，克服了传统自耦变压器抗噪能力差的缺点；然后，利用去噪后的数据，通过自耦变压器中单变量及多变量预测的一维卷积方法，从时间、电压、电流、温度、电荷状态和历史SOH数据中提取SOH相关特征，并将其作为改进自耦变压器的输入。其次，建立自相关模型和前馈模型，分别学习电池数据的季节和趋势行为。最后，结合两个修正模型的输出，对电池SOH进行预测。本发明通过对电池数据的数据趋势特征和季节特征进行分析，提高了对电池健康状态预测的准确性。