一种户储系统健康状态评估方法、设备及介质

本发明涉及一种户储系统健康状态评估方法、设备及介质，该方法包括：采集电池簇在恒流放电过程中所有电芯的电压数据和温度数据；基于电压数据和温度数据，提取电压突降幅值和最高温度值；根据预设的电压间隔，划分恒流放电阶段的放电片段；针对划分的放电片段，对电压突降幅值和最高温度值进行归一化处理；统计归一化处理后的分布概率，基于分布概率计算电压突降幅值信息熵和最高温度信息熵；将电压突降幅值信息熵和最高温度信息熵输入预训练的LSTM模型或机器学习算法模型；通过LSTM模型或机器学习算法模型输出健康状态评估结果。该方法实现了在家庭任意随机放电片段场景下，利用特征信息熵实现对整个户储系统健康状态的有效评估。