基于机器学习的电池状态监测分析方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的电池状态监测分析方法及系统，首先获取目标电池充放电循环中的实时运行数据，涵盖电压、电流、温度序列及时间戳序列，接着进行多维度特征提取生成原始特征集合，经动态时序处理得到标准化特征矩阵，再将其输入预训练的电池状态监测模型，生成退化、健康及剩余寿命预测参数，由此生成异常检测结果与维护决策建议，最后基于上述结果对模型参数权重自适应调整，更新模型预测精度。本方法能全面准确监测分析电池状态，提升预测精度，为电池维护提供可靠依据。