改进SVR算法的储能健康度预测方法、系统及装置

本发明公开了一种改进支持向量机回归算法的储能健康度预测方法及系统，所述方法包括：将储能出厂后的累计时间、储能的温度、储能的充放电时间和储能的放电深度作为特征变量，储能的容量损耗作为目标变量建立支持向量机回归模型；采用遗传算法优化支持向量机回归模型的参数得到优化支持向量机回归模型；基于优化模型预测储能的容量损耗，基于预测的储能的容量损耗计算储能健康度，本发明通过优化支持向量机回归算法模型中的参数，增强了预测结果的精度，从而能够更准确地反映储能系统的健康状态，进而为储能系统的运行维护提供更加可靠的数据支持。