一种基于多维特征提取与深度神经网络的锂离子电池健康状态确定方法及系统

本申请公开一种基于多维特征提取与深度神经网络的锂离子电池健康状态确定方法及系统，涉及电池健康状态评估领域，方法包括：基于锂离子电池样本的充电数据，提取三个维度的健康特征；利用皮尔逊相关系数对三个维度的健康特征进行筛选，选择与电池健康状态强相关的健康特征作为强相关特征，将强相关特征与对应的电池健康状态标签组成特征‑标签；基于锂离子电池样本多次充放电循环后确定的特征‑标签，构建样本集；搭建基于卷积神经网络、长短期记忆网络和多头注意力机制的组合神经网络模型，利用样本集训练组合神经网络模型；利用训练后的组合神经网络模型确定目标锂离子电池对应的健康状态。本申请能够精准确定锂离子电池的健康状态。