本发明公开了一种蓄电池组健康预测的方法，包括以下步骤：利用前馈神经网络对蓄电池组剩余容量进行预测，并建立放电模型，通过放电模型对蓄电池组剩余容量进行验算；在线获取电池参数，将参数输入放电模型，放电模型输出蓄电池SOH；在蓄电池放电时，获取放电电压和蓄电池SOH，利用放电电压和蓄电池SOH进行模糊分类以及自适应求解，在核容20％蓄电池组标称容量的前提下实时准确预测后备蓄电池在断电情况下的供电能力。可见采用本发明的方法，可实现电池故障的提前预警，并提供中长期失效预测，以便能在事故前发现蓄电池组的故障问题。
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来源：北方有色网
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