一种用于退役电池的健康评估方法及系统

本发明公开了一种用于退役电池的健康评估方法及系统，涉及电池状态评估技术领域，包括识别退役电池标识并自动生成评估任务编号，将电池状态设为“待检测”；设定电池充电模式，实时采集电池状态数据并提取电池特征构建特征向量G；将特征向量G输入并行注意力神经网络进行静态SOH估算，得到初步SOH估计值，使用联合扩展卡尔曼滤波进行SOH修正，并得到当前等效内阻估值。本发明能够实现对退役电池健康状态的高效、精准评估，显著提升了特征提取的全面性与深度建模能力，增强了SOH估算结果的可靠性与动态适应性，有效降低了误差波动，提升了评估系统对复杂退役状态的泛化能力。