一种自动识别电池健康特征的电池剩余寿命预测方法

本发明公开了一种自动识别电池健康特征的电池剩余寿命预测方法。首先获取锂离子电池数据集，使用健康特征自动提取器提取电池老化状态相关的健康特征,该提取器能够高效识别电池老化过程中的关键特征，提高特征提取的准确性和自动化程度，减少人为干预带来的误差。随后使用健康特征筛选器，通过SHAP模型分析量化各特征对电池剩余寿命预测的贡献，并筛选出显著影响的特征。将筛选后的特征划分为训练集和测试集，训练BiLSTM模型，通过前向和后向依赖关系进行验证，并加入反馈机制进行优化。若模型预测精度满足要求，则可对电池数据进行剩余寿命的准确预测。