融合物理模型与神经网络的储能锂电池荷电状态评估方法及系统

本发明属于锂电池荷电状态评估技术领域，公开了融合物理模型与神经网络的储能锂电池荷电状态评估方法及系统，包括：利用集总参数等效电路模型电池系统表征方法，提取动力锂离子电池荷电特征信息；将所述动力锂离子电池荷电特征信息作为神经网络的输入特征，构建新型集总参数等效电路模型‑长短期记忆神经网络模型；利用所述新型集总参数等效电路模型‑长短期记忆神经网络模型，实现待测动力锂离子电池荷电状态预估。本发明为动力锂离子电池的SOC估算提供了一种创新且有效的解决方案，不仅简化了模型构建过程，还提升了在多温度环境下SOC的预测性能，为相关领域的研究和应用提供了新的思路。