一种电池健康状态在线预测方法、系统及电子设备

本发明公开了一种电池健康状态在线预测方法、系统及电子设备，涉及锂离子电池技术领域。方法包括：建立动力锂电池的双层退化模型，包括第一经验退化模型与第二误差不确定性模型；提取动力锂电池容量退化健康特征；构建Elman神经网络，利用均方误差倒数的变权系数法，对第一模型和第二模型的参数修正；基于Elman神经网络和动力锂电池容量退化健康特征，对第一模型和第二模型进行持续的参数修正，进行电池健康状态在线预测，持续输出锂电池实时健康状态SOH。本发明能够兼顾实时性和精度的要求，适配新能源汽车、储能电池在线健康监测场景。