基于介电频谱扫描的储能电池内短路预测方法及系统

本发明公开了一种基于介电频谱扫描的储能电池内短路预测方法及系统，属于电测量与故障诊断技术领域。其包括采集预置传感器阵列获取的介电常数变化电信号及同步获取的多源环境电信号；基于电信号提取介电频谱电学特征参数；将电学特征参数与多源环境电信号融合，并进行等效电路模型拟合，获取电解液挥发度与锂枝晶生长状态的电学表征信号；基于电学表征信号构建风险评估模型；利用风险评估模型，实时监测电信号动态变化，预测内短路风险。本发明采用多维融合与AI算法，能够实时准确预测储能电池内短路风险，并能联动主动防护措施，显著提升预测精度与响应速度。