基于深度学习算法的退役锂电池梯次利用分选重组及剩余寿命预测方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的退役锂电池梯次利用分选重组及剩余寿命预测方法，包括以下步骤：对每个退役锂电池进行单体性能测试，然后将退役锂电池进行分组，并对每个电池组进行性能测试，得到第一电池组性能测试结果；根据退役锂电池的单体性能测试结果进行两阶段分选，得到高一致性电池组，对每个高一致性电池组进行性能测试，得到第二电池组性能测试结果；建立寿命预测模型，并使用第一电池组性能测试结果和第二电池组性能测试结果对寿命预测模型进行训练，使得训练好的寿命预测模型实现退役锂电池的剩余寿命预测。本发明实现了对退役电池数据的有效分组和准确寿命预测。