一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请公开了一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于锂电池技术领域，其方法包括：将电池组的充放电参数作为输入，电池组的理想电压作为输出，构建神经网络模型；获取待测电池组的充放电时序参数集以及待测电池组中电池单体的第二曲线，第二曲线为电池单体的电压变化曲线；将充放电的时序参数集中的时序参数依次输入神经网络模型得到第一曲线，第一曲线为电池组的理想电压变化曲线；计算第一曲线和第二曲线的类相关系数；根据类相关系数和预设故障阈值，定位故障电池单体，预测故障类型。本发明通过比对充放电过程中，单体电池电压与理想电压的类相关性，定位故障电池单体，预测故障类型，实现了在电池故障初期进行故障预测。