一种电动汽车车载电池健康度预测方法及系统

本发明公开了一种电动汽车车载电池健康度预测方法及系统，涉及电动汽车电池管理技术领域，包括：采集多源数据并对采集到的多源数据进行预处理；从预处理后的数据中提取特征并进行筛选；根据筛选得到的特征构建融合深度学习与强化学习的混合模型；收集跨品牌、跨型号的电动汽车电池在各种工况下的历史数据对混合模型进行训练得到最优健康度预测模型；采集实时数据输入至最优健康度预测模型得到SOH估算与预测结果。本发明结合多源数据和特征工程，考虑驾驶习惯和环境因素，提升了电池健康度估算的准确度。采用深度学习与强化学习的混合模型，增强了模型的鲁棒性和泛化能力，适应不同电池和复杂工况。该模型支持在线更新，实时跟踪电池性能。