本发明提供了一种
储能电池组健康状态评估方法,包括以下步骤:I、获取所述储能电池组的容量历史数据;II、运用灰色预测算法建立所述储能电池组当前容量的预测模型;III、预测所述储能电池组的当前容量;IV、训练神经网络算法形成电池组健康状态模型;V、将估测的当前容量输入所述电池组健康状态模型,获得估测的内阻一致性系数;VI、根据内阻一致性系数判断所述储能电池组是否健康。本发明的方法能够充分适应电池
电化学体系的高度非线性特征,具有数据运算量小、需求样本数据少、预测精度高等优点。
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