新能源与高效节能

本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及储能电池使用寿命的预测方法和装置。该方法包括：获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据；基于每个储能电池中早期外特性数据，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；对所有储能电池中早期外特性数据进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；将M个退役储能电池的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；将与每个待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。本发明提供的方案能够实现对储能电池使用寿命的更高精度的预测。

提升储能电池管理效率：该预测方法能够准确评估储能电池的使用寿命，为电池的维护和更换提供科学依据，显著提高电池管理效率和系统可靠性。

优化储能系统运行：通过预测电池寿命，该方法可为储能系统的运行策略优化提供关键数据，延长电池使用寿命，降低运营成本，提高经济效益。

推动电池技术发展：该装置为电池寿命预测提供了实验平台，推动电池性能研究和优化技术的发展，促进电池技术的创新和应用。

降低储能系统风险：通过提前预测电池寿命，该方法能够识别电池性能下降的风险，减少系统故障和停机时间，保障储能系统的安全运行。

根据本说明书实施例提供的储能电池使用寿命的预测方法和装置，通过获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据，然后基于每个储能电池中早期外特性数据包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子，同时对所有储能电池中早期外特性数据包括的容量、温度和内阻中的至少一种进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；接着，将与M个退役储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；最后，将与每个待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。由于上述方案的第一健康因子是基于每个储能电池中早期外特性数据包括的电压和容量确定的，第二健康因子是对所有储能电池中早期外特性数据包括的容量、温度和内阻中的至少一种进行主成分分析得到的，这样可使得利用第一健康因子和第二健康因子进行训练的模型的预测精度更高。