基于HA-BiLSTM的锂电池健康状态与寿命预测方法

本发明公开了一种基于HA‑BiLSTM的锂电池健康状态与寿命预测方法，属于新能源技术领域，包括以下步骤：步骤S1：数据预处理与加载；步骤S2：电池健康状态SOH计算与特征提取；步骤S3：构建混合注意力双向LSTM模型；步骤S4：生成时序序列数据；步骤S5：多次训练与最优模型选择；步骤S6：未来SOH序列预测；步骤S7：电池实时状态评估与寿命预测，本发明可有效融合电池物理特性与深度学习算法优势，构建具备动态特征筛选能力的智能预测模型，实现高精度预测SOH与RUL的同时为新能源汽车电池管理系统BMS及储能系统的智能化运维提供技术支撑。