一种基于二次融合的锂电池SOH估计方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于二次融合的锂电池SOH估计方法和系统，根据SOH的大小对数据集进行分段，可以使得每段数据集对应模型的输入输出函数关系较为稳定，提升模型拟合准确度；根据融合回归模型中存在多个子模型的特点，通过BP神经网络对不同子模型赋予特定的权重，可以有针对性地对每段数据集的函数关系进行拟合，最大限度地发挥各个子模型的优势来拟合不同区间的SOH函数关系，从而使得SOH估计的精度和稳定性相比普通融合模型进一步提升。解决了现有的锂电池SOH估计方法不能充分拟合复杂的函数关系，无法保证全区间SOH高精度估计的技术问题。