基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法

本发明公开一种基于卡尔曼滤波与内阻关联分析的电池微劣化预警方法，包括以下步骤：基于时间序列获取电池运行状态数据信息，并基于卡尔曼电池状态模型对电池内阻和自放电率进行修正处理；基于卡尔曼电池状态模型对修正后的电池内阻和自放电率进行劣化特征识别量化处理；基于卡尔曼电池状态模型将劣化特征识别量化处理结果与其他时间序列的电池运行状态数据，进行劣化趋势对比处理；基于劣化趋势对比处理结果进行电池劣化程度判定处理，并生成电池状态预警报告；实现了通过引入卡尔曼滤波算法对电池内阻及自放电率进行迭代修正，捕捉电池性能的微先兆变化，从而实现对电池微劣化的早期精准预警，可以提前15天预测电池健康状态。