一种面向智能运维的电池组健康评估方法

本发明公开了一种面向智能运维的电池组健康评估方法，涉及电池管理与智能运维技术领域，包括采集电池组的运行数据，并按照预设采样频率获取电池组时序数据集，建立电池组特征向量矩阵，并利用小波变换对电池组特征向量矩阵进行降噪处理，获得电池组特征指标；根据电池组特征指标构建深度神经网络模型，将历史标定数据输入深度神经网络模型进行训练，生成电池组健康度评估模型；将电池组特征指标输入电池组健康度评估模型，输出电池组剩余寿命预测值和健康状态评分，并根据预设阈值判断电池组是否需要维护。本发明不仅显著提高了电池健康状态监测的准确性，还能实时输出剩余寿命预测和维护预警，有效降低了设备故障风险，优化了维护策略。