简介： 本发明涉及一种基于随机短期充电数据的锂离子电池SOH估计方法，包括以下步骤：步骤1、数据采集；步骤2、多项式拟合；步骤3、短时充电电压估算；步骤4、获取最优系数；步骤5、完整充电电压估算；步骤6、数据处理；步骤7、基础模型构建；步骤8、电池SOH估算：利用等电压充电时间作为模型输入，获取估算电池SOH。基于极限学习机自身单隐含层结构和快速学习的特点，避免了复杂算法容易引起的过拟合问题，在步骤7模型训练中仅使用了40％的数据训练，就取得了良好的预测效果，证明该方法学习能力强，无需大量的训练数据。