一种融合时频分析与物理建模的电池状态预测方法及系统

本发明涉及电池状态预测技术领域，具体地说是一种融合时频分析与物理建模的电池状态预测方法及系统。包括以下步骤S1、采集电池的实时数据，包括电压、电流和温度数据；S2、数据整合并进行预处理，预处理操作涵盖去噪及标准化；S3、通过短时傅里叶变换提取电压信号的时频特征；S4、通过随机森林估计模型，估计电池内阻和开路电压；S5、通过门控循环单元预测单体电池电压；S6、结合物理约束，通过单粒子模型预测电池电压；S7、通过使用粒子滤波得到SOC和SOH状态的预测值；S8、将预测的SOC和SOH结果显示、保存，同时传输至电池管理系统。同现有技术相比，提高了特征的丰富性和预测模型的鲁棒性，减少对大量训练数据的依赖，更适合电池状态动态预测。