一种基于优化算法与数据驱动的锂电池健康状态评估方法

摘要

本发明涉及一种基于优化算法与数据驱动的锂电池健康状态评估方法，其包括：建立初始PSO‑LSTM模型；获取表征锂电池性能的特征参数，将所述特征参数作为输入变量输入到所述初始PSO‑LSTM模型，并将电池健康状况作为所述初始PSO‑LSTM模型的输出进行迭代训练得到训练完备的目标PSO‑LSTM模型；将待预测电池的实时数据输入至所述目标PSO‑LSTM模型，对所述电池健康状况进行预测。本发明将PSO算法强大的寻优能力和LSTM算法的可变长序列的预测能力有效的结合在了一起，为锂电池的健康状态评估提出了一种更加有效的方法，能够迅速而准确的对锂电池的健康状况进行预测。