摘要
本发明提出电池SOH估计模型训练方法、SOH估计方法及系统，涉及电池SOH估计技术领域。包括获取放电数据以及放电容量；基于锂离子电池的放电数据，计算放电增量容量曲线；提取放电增量容量曲线电压由高到底第一个波峰的峰值、峰值电压以及放电开始到第一个波谷的面积作为健康特征，将放电容量转化为SOH作为参考输出标签，将健康特征和参考输出标签作为训练数据集；建立人工神经网络模型，利用训练数据集中的健康特征对人工神经网络模型进行训练，基于参考输出标签判断人工神经网络模型是否训练完成。本发明从锂离子电池部分恒流放电数据中提取健康特征，并建立SOH估计模型，适用于实际锂离子电池梯次利用工程。
