一种基于电压预测残差分析的动力电池故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于电压预测残差分析的动力电池故障诊断方法及系统，其中诊断方法包括：采用深度学习模型并根据车辆运行数据及其电池运行数据，预测各单体电池在车辆运行过程的电压，并作为预测参考电压；测量各单体电池在车辆运行过程中的电压，并通过计算实际测量电压与其预测参考电压的差值，生成各单体电池的电压残差序列；利用滑动窗口对电压残差序列进行多维特征提取，提取变异系数和样本熵，构建残差特征向量；根据残差特征向量计算局部异常因子，并根据局部异常因子识别单体电池是否异常。本发明可以提高新能源汽车动力电池故障诊断的准确性。