本发明涉及一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、数据采集;步骤2、数据处理;步骤3、基础模型构建;步骤4、均值模型构建;步骤5、差值模型构建;步骤6、电池组SOH计算。本发明的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法,利用恒流充电过程中特定电压范围充电时间作为特征参数,利用长短期记忆神经网络和迁移学习算法构建电池组均值模型,大大减少了训练集的数量。在此基础上,构建了电池组不一致性差异模型,表征了电池组单体不一致性,估计得到了电池组SOH。
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