基于动态电流电压序列的电池OCV在线预测方法及系统

本发明公开了一种基于动态电流电压序列的电池OCV在线预测方法及系统，该方法包括：设计细粒度的充放电电流序列，进行多阶梯间歇充放电测试，采集电池在每个静置阶段前的一个多阶梯循环的电流序列、端电压序列和对应的OCV，构造训练数据集；利用机器学习回归算法训练得到OCV预测模型；在运行过程中实时测量电池电流和端电压，构造有足够差异的电流和电压序列，将所构造的电流和电压序列输入到OCV预测模型中，以预测目标电池的OCV值。本发明通过构建与实际工况无关的训练数据集，并提取目标设备运行过程中电池的动态电流和电压序列，以实现在线OCV预测，并提升了OCV预测模型的泛化能力和适应性。