一种基于机器学习的锂离子电池寿命预测方法

本公开涉及锂离子电池健康管理领域，尤其涉及一种三元锂离子电池寿命预测方法，通过多工况特征融合技术及动态集成学习框架解决现有方法的泛化缺陷与数据依赖问题。首先通过量化分析训练数据规模（循环次数、电池样本量）对预测误差的非线性影响，确定最优数据窗口；针对三元锂电池（NCA/NCM/混合型）多工况场景，引入温度和电池类型等作为关键特征；通过训练若干具有不同超参组合的XGboost模型，获得具有最优超参组合的XGboost模型，利用XGBoost模型引入的正则化机制与良好的处理稀疏特征的能力，进一步提高三元锂电池寿命可信度。该方法适用于电动汽车、大规模储能系统中锂离子电池的剩余寿命评估，对推动电池健康管理技术的工程化应用具有重要意义。