摘要
本申请公开了一种电池健康状态监测方法、装置、设备及介质，涉及电池健康状态估计技术领域。该方法包括：获取储能系统中至少一组电池数据以生成样本数据集；对样本数据集进行数据预处理，并从预处理后的样本数据集中提取目标健康因子与电池容量数据；对目标健康因子和电池容量数据进行相关性分析并在二者之间的相关性满足预设条件后，利用目标健康因子和电池容量数据训练基于预设神经网络的多个基分类器；通过预设集成学习算法将多个基分类器整合为目标强分类器，以便利用目标强分类器预测电池的剩余使用寿命以监测电池健康状态。通过本申请的技术方案，可以实现在不测量电池的容量、内阻和阻抗等参数的情况下，在线对电池健康状态进行预测。
