一种基于多参量耦合的动力电池模组健康状态估计方法

本发明提供一种基于多参量耦合的动力电池模组健康状态估计方法。该方法包括：首先，建立二阶RC等效模型及空间状态方程；获取时序模型；建立等效参数的关联电池健康状态模型；对电池等效参数数据生成模型进行训练；构建动力电池模组数据集，并建立电池模组内阻、极化电阻与电容多参数等效模型；然后，建立电池模组电流、电压及容量状态数学模型；构建电池模组健康状态表征模型；对电池模组的电压、电流、容量时序数据归一化，以将时序数据处理为曲线空间向量；最后，建立电池模组健康状态估计深度学习模型并对其训练；建立评估模型并对其评估，基于满足要求的模型对电池模组进行健康状态估计，有效地缩短评估时间、减少成本、并提高筛选效率。