一种电池包状态评估方法及系统

本发明涉及电池状态评估技术领域，公开了一种电池包状态评估方法及系统，利用机器学习模型建立dQ/dV‑V曲线数据特征值与温度、充放电电流、循环次数的第一对应关系，和电池容量与dQ/dV‑V曲线数据特征值的第二对应关系；如能获得待机状态下充放电的dQ/dV‑V曲线数据，将dQ/dV‑V曲线数据特征值代入第二对应关系中得到预测电池容量；如不能，获取历史充放电数据中各温度各充放电电流下的循环次数数据，基于第一对应关系预测dQ/dV‑V曲线数据特征值结合第二对应关系得到预测电池容量；基于dQ/dV‑V曲线数据特征值和预测电池容量来评估电池包状态参数，来修正充放电策略、调整使用条件限制，延长电池使用寿命。