电池健康状态的估计方法及电子设备

本申请公开了一种电池健康状态的估计方法及电子设备。涉及锂电池领域，该方法包括：获取目标电池的状态数据；对状态数据进行处理，得到目标数据；将目标数据输入至目标模型进行预测处理，得到目标电池的健康状态估计值，其中，目标模型是采用数据集对神经网络模型进行训练优化得到的优化后的神经网络模型，数据集中包括多组电池测试数据，每组测试数据中至少包括：电池在充电结束时刻的电压、电池的电压降、电池放电期间的平均电流、电池的健康状态值。通过本申请，解决了现有技术中电池健康状态评估普遍依赖同质电池的充放电循环数据进行工况查表，导致对电池的健康状态评估的准确性较低的问题。