一种锂电池健康状态快速评估方法及系统

本发明涉及一种锂电池健康状态快速评估方法与系统，包括：获取传感器采集的不同循环寿命下锂电池的电压、电流和温度；根据锂电池的电压和电流计算锂电池的充电容量微分曲线；从充电容量微分曲线中提取特征参数；对获取的温度信号进行预处理得到预处理后的温度；提取出预处理后温度的特征值，计算温度特征值与电池SOH值之间的关联程度；将关联程度最大的温度特征值和特征参数所对应的电池SOH值构建训练数据集；将训练数据集输入到神经网络模型中进行训练得到电池SOH评估模型；利用电池SOH评估模型完成对目标锂电池健康状态的评估。本发明采用深度机器学习神经网络模型，能够自动学习特征参数与SOH之间的复杂非线性关系，提高评估模型的泛化能力。