基于WFAGO算法寻优模型的锂离子电池SOH预测方法及系统

本发明公开了基于WFAGO算法寻优模型的锂离子电池SOH预测方法及系统，获取锂离子电池变化数据并提取能够表征电池退化的健康因子；数据预处理后再进行相关性分析，选取高度表征电池退化的健康因子；将选取出的健康因子使用KPCA算法进行降维处理，得到降维的健康因子；利用WFAGO算法寻优CNN‑BILSTM模型的参数，得到最优的WFAGO‑CNN‑BILSTM模型；将降维的健康因子和电池数据输入最优的WFAGO‑CNN‑BILSTM模型，进行锂电池SOH估计。本发明提供了一种精确评估锂离子电池健康状态的技术路径，有助于提高电池管理系统的效率和可靠性。