简介： 本发明提供了一种储能电池组健康状态评估方法，包括以下步骤：I、获取所述储能电池组的容量历史数据；II、运用灰色预测算法建立所述储能电池组当前容量的预测模型；III、预测所述储能电池组的当前容量；IV、训练神经网络算法形成电池组健康状态模型；V、将估测的当前容量输入所述电池组健康状态模型，获得估测的内阻一致性系数；VI、根据内阻一致性系数判断所述储能电池组是否健康。本发明的方法能够充分适应电池电化学体系的高度非线性特征，具有数据运算量小、需求样本数据少、预测精度高等优点。