一种基于容量增量分析与机器学习的电池寿命预测方法

本发明涉及电池管理技术领域，公开了一种基于容量增量分析与机器学习的电池寿命预测方法，该方法包括：以恒流倍率对储能电池进行充放电测试，采集储能电池的容量、电压数据，绘制容量‑电压曲线；进行差分处理，得到容量增量特征曲线；提取关键参数，以关键参数为输入变量，利用机器学习模型，建立SOH和RUL预测模型；对储能电池寿命进行预测，输出预测结果，本发明通过采集储能电池的充放电测试数据，进行差分处理，得到容量增量特征曲线，将容量增量特征曲线和SOH和RUL预测模型相结合，突破了传统技术依赖参数的问题，利用SOH和RUL预测模型预测储能电池寿命，提高了储能电池健康状态预测的准确性和可解释性。