一种锂电池健康状态的预测方法

本发明公开了一种锂电池健康状态的预测方法，预先获取锂电池历史使用数据，并对其进行预处理；建立锂电池二阶等效电路模型；对供需优化算法SDO进行改进得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，计算得到锂电池的SOH1；将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练，得到优化后的两个模型，从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3；将得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。本发明解决了单一数据驱动模型通用性差和单一等效电路模型精度不高的问题，提升锂电池健康状态检测结果的准确性。

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