介绍了蓄电池剩余容量的综合分析模型。该模型首先建立在大量蓄电池历史监测数据的基础上,采用Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络。通过在线监测设备获取电池电压、电阻、电流等实时数据输入模型计算,综合分析预测电池的健康状况,以及使用蓄电池相关信息来进行修正;在蓄电池组放电时,结合放电电压及所预测的蓄电池健康状况,进行模糊分类以及自适应求解,可以实时准确预测后备蓄电池在断电情况下的供电能力。