一种针对家用储能锂电池健康状态检测的方法

本发明涉及储能锂电池技术领域，具体的是一种针对家用储能锂电池健康状态检测的方法。一种针对家用储能锂电池健康状态检测的方法，其特征在于，具体方法流程如下：S1，首先对充放电循环数据进行预处理；S2，接着进行多域特征提取；S3，然后分别构建面向静态数据的SA‑XGBoost模型和面向动态数据的TSO‑LSTM‑AM模型进行SOH估计；S4，最后通过知识蒸馏与量化技术对模型进行压缩优化，满足轻量化部署要求。同现有技术相比，结合电池电压、电流、温度等历史充放电参数，通过自适应数据清洗与多域特征提取构建特征向量，采用机器学习与深度学习模型分别优化静态与动态数据的SOH估计能力，并利用模型压缩技术以满足实际应用的部署需求。