基于动态电化学阻抗谱的锂离子电池静态阻抗预测方法及系统

本发明基于动态电化学阻抗谱的锂离子电池静态阻抗预测方法及系统，该方法获取静态电化学阻抗谱、动态电化学阻抗谱数据、电池状态和温度并且从动态电化学阻抗谱中获取统计特征；构建一个基于序列到序列的深度学习模型，定义为BatImp‑ResSeq网络；使用动态电化学阻抗谱数据作为输入，其对应的电池状态、温度和统计特征作为标签训练BatImp‑ResSeq网络，输出为预测的静态电化学阻抗谱；将采集的动态电化学阻抗谱数据及其对应的电池状态、温度和统计特征输入训练好的BatImp‑ResSeq网络，即可预测对应的静态电化学阻抗谱。该系统包括数据采集单元、模型构建单元、模型训练单元和阻抗预测单元。本发明克服了传统电化学阻抗谱测量的局限性。