一种电池SOC与SOH综合评估系统及其预测性维护方法

本发明公开了一种电池SOC与SOH综合评估系统及其预测性维护方法，该系统包括：多源数据采集模块、数据预处理模块、多源数据融合模块、深度学习SOC估算模块、迁移学习SOH评估模块、图神经网络电池组状态评估模块、强化学习预测性维护决策模块、大数据分析平台、边缘计算节点、可解释AI模块、自适应在线学习模块、数字孪生模块、量子机器学习模块、联邦学习框架、自监督学习异常检测模块、多模态深度学习模块、自适应采样策略模块、因果推理故障诊断模块等。本发明通过融合多种先进的人工智能和大数据技术，实现对电池状态的全面、准确评估，并基于评估结果制定预测性维护策略，以延长电池使用寿命和提高系统可靠性。