一种锂离子电池故障自动阈值优化方法、系统及电子设备

本发明提供一种锂离子电池故障自动阈值优化方法、系统及电子设备，方法包括从电池的充电片段中提取多个电池时序数据，包括电压、电流、温度和电池电量；对电池时序数据进行编码与解码处理后，使用深度学习模型进行训练，使每个充电片段被编码成低维表示后再解码为重构数据；基于重构数据计算每个充电片段的重构误差并对重构误差进行排序，得到排序后的重构误差；基于排序后的重构误差计算故障车辆的占比；根据排序后的重构误差和故障车辆的占比选择一个最优重构误差阈值，使得故障车辆的比例最大化；在新数据进入时实时更新重构误差，并根据新数据重新计算重构误差，以实时更新最优重构误差阈值。本发明解决了锂离子电池故障检测中阈值选择问题。