一种锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预测方法和系统

公开了一种锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预测方法和系统，包括采集锂离子电池在充放电过程中的多维参数数据；对多维参数数据进行预处理，利用相关性分析方法筛选出与电池健康状态密切相关的关键特征，建立融合特征数据；基于融合特征数据，采用高斯混合模型对数据分布进行统计建模，并通过期望最大化算法优化模型参数，以对锂离子电池健康状态进行精准预测；构建剩余使用寿命预测的训练集和测试集对剩余使用寿命模型进行训练和预测，根据不同电池数据设置相关度高的特征因子融合，进行模型训练获得剩余使用寿命的预测结果。本申请可提高锂离子电池预测的准确性和鲁棒性，为电池管理系统提供更为可靠的数据支持，从而有效延长电池使用寿命。