动力电池组状态评估方法及系统

本申请涉及动力电池组技术领域，公开了一种动力电池组状态评估方法及系统，该方法包括：采集动力电池组在多种工况下的运行特性数据集，并构建混合评估模型；对双扩展卡尔曼滤波器进行参数配置，得到改进的滤波器；采集实时电压、电流及温度数据，并输入改进的滤波器进行状态计算，得到荷电状态值及内部参数值；将荷电状态值及内部参数值输入进行多分支对抗神经网络分析，得到故障模式类型和故障严重程度；计算多因素健康指数，并对动力电池组的退化曲线进行粒子群优化拟合，得到剩余使用寿命预测值，进而实现了更加准确的剩余使用寿命预测，显著提高了在宽温度范围内的精度，并能有效处理动力电池组内各单体间的差异性。