一种锂电池剩余寿命迁移预测方法

本发明提供了一种锂电池剩余寿命迁移预测方法，涉及人工智能与电池管理系统交叉技术领域，其通过对目标工况单体电池运行数据进行时间窗口分段统计以提取无量纲统计特征序列，并基于源工况预训练模型中批归一化层统计量的均值偏移与方差缩放进行轻量化线性修正，实现无需重训练且无需目标域标注的工况自适应迁移；在此基础上对各单体容量衰减轨迹进行带物理约束的逐窗口递推预测，并计算组内剩余寿命离散系数以触发分级预警。解决现有技术在工况分布偏移下预测精度劣化、适配计算开销大以及缺乏单体级寿命离散化预警依据的问题，降低车载在线迁移成本，提高复杂工况下剩余寿命预测的准确性与鲁棒性，为电池组均衡管理和安全预警提供可靠支撑。