简介： 基于神经网络、迁移集成学习的锂电池健康状态评估方法，它涉及一种锂电池健康状态评估方法。本发明为了解决现有锂电池健康评估方法由于训练数据集不充分，导致无法获得良好预测精度的问题。本发明的具体步骤为：步骤一、根据现有电池S在完整充放电过程中记录的数据集；步骤二、恒流阶段电压、恒压电流阶段、容量增量和电池与环境的温差作为输入；步骤三、针对新电池T，进行n次充放电过程中并记录其参数数据集；步骤四、迁移学习从数据集充足的电池S学习到的CNN参数模型来帮助训练数据集不足的目标任务电池T；步骤五、利用集成学习将两个CNN‑TL模型结合起来，通过训练生成新的模型CNN‑TL出。本发明属于电池管理技术领域。