一种依赖早期特征的智能电池寿命预测方法

本发明公开了一种依赖早期特征的智能电池寿命预测方法，该方法通过在锂离子电池内部植入光纤、薄膜或压力等传感器，实时获取电池化成及早期循环阶段的内部状态信息如内部应变、内部温度等。结合同期的外部电压、容量，构建一个包含早期内部状态特征的电池多维特征数据库，利用人工智能算法发掘早期内部参数特征与电池长期循环寿命之间的内在关联实现寿命预测。本发明突破了传统依赖长期循环数据或外部传感预测寿命的局限性，实现了对电池健康状态的早期精准预测，为电池的生产筛选、梯次利用和全生命周期管理提供了全新技术手段。