摘要
本发明公开了一种基于多特征融合的动力电池健康评分方法及系统。该方法包括：对获得的动力电池运行数据进行预处理和分类；构建一致性评价指标体系；基于博弈论的组合加权方法，确定一致性评价指标权重；结合各个一致性评价指标及其权重、阈值，计算出动力电池的总评价分数；获得各个数据集并进行特征提取、筛选、构造，获得各个动力电池的最优特征集合；先将最优特征集合划分为训练集、验证集以及评估集以用于分别训练BP神经网络模型和LightGRM模型，然后计算两个模型的评价权重，最后计算出电池健康评价分数。本发明为基于轻量化时空图卷积网络的混合建模方法，通过融合物理机理约束与数据驱动优势，显著提升了电池健康状态估计的精度与鲁棒性。
